Cardiorespiratory signal analysis in extremely preterm infants during the peri-extubation period
Notice bibliographique
Résumé
Background: Mechanical ventilation (MV) is common among extremely preterm (EPT) infants and prediction/prevention of extubation failure remains an enigma.One controversial approach is the use of an endotracheal continuous positive airway pressure (ETT-CPAP) trial while observing stability of vital signs.After extubation, infants are treated with some type of noninvasive respiratory support: nasal CPAP (NCPAP), high flow nasal cannula (HFNC), nasal intermittent positive pressure ventilation (NIPPV), and non-invasive neurally adjusted ventilatory assist (NIV-NAVA).Despite many trials, due to significant methodological issues, the superiority of a particular type is not entirely clear, although there are some encouraging findings with patient-synchronized ventilation through NIPPV and NIV-NAVA.In the neonatal intensive care unit (NICU) vital signs are continuously monitored and these signals are available for analyses of cardiorespiratory behavior.Investigations include analysis of heart rate variability (HRV), diaphragmatic activity, and respiratory variability (RV).While these measures are typically used in research settings, there is growing evidence for its clinical usefulness in providing more precise and individualized information. Objectives:The overall aim of this thesis is to investigate cardiorespiratory behavior of EPT infants during the peri-extubation period.The specific objectives are to evaluate the effects of an ETT-CPAP trial prior to extubation, and different types of non-invasive respiratory support provided after extubation on the cardiorespiratory behavior.The utility of cardiorespiratory behavior measures for extubation outcomes was also investigated.Methods: A series of prospective crossover studies were designed and performed.All studies were done in the Montreal Children's Hospital NICU and included EPT infants with birth weight 3.1
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».