Regulation of perflubron volume in lung during total liquid ventilation based on the detection of pressure drops
Notice bibliographique
Résumé
Each year, around 400 Québec births are considered as extreme preterm. Total liquid ventilation (TLV), using perflubron, may be an alternative to the conventional ventilation, too often insufficient and/or harmful, for some of the most extreme preterm. Inolivent research group develops a TLV technology which controls insufflation and drainage of the breathable liquid in newborn flexible airways. The forced expiratory flow may provoke a pressure drop measured at the endotracheal tube. It is assumed to be occasioned by an upstream flow limitation, a chocked flow in the airways generating a collapsus. To prevent it, end expiratory liquid volume (EELqV) must remain greater than a critical threshold. Conversely, an excess in EELqV might create a deleterious overdistension of the lungs. The main goal was to minimize the EELqV while keeping it above the critical value triggering the tracheal collapse. The method was based on: 1/ The real-time detection of airways collapsus thanks to a dynamic model of pressure estimation, compared with measured pressure. In the absence of collapsus, the model error must be located between +/- 5 cmH2O. A pressure error lower than a detection threshold (-5 cm.H20) implies a correction. 2/ Inspired volume of breathable liquid is based on systematic research of a pressure drop error model, in emptying progressively the lung with a drift of -0.4 mL/kg/cycle. Once the algorithm detects a pressure drop beyond half of the expiratory time, insufflated perflubron volume is increased by 0.9 mL/kg at the next cycle. The strategy was implemented on the Inolivent-10 prototype and experienced on a 2.3 kg piglet under general anesthesia, during 1h13, with CT image capture at the beginning and end of sequence. These latter have been segmented and analyzed with 3D Slicer and allowed to harvest the lung volume. On 306 cycles, 92 include a correction. One may observe a trend of 5 cycles of progressive decrease, removing 2.2 mL/kg of volume in the lungs, followed by 2 cycles with correction, adding 1.3 mL/kg. At the end, the lung volume is about 47.8 mL/kg against 39.1 mL/kg at the beginning, so an increase of 8.7 mL/kg. This first experiment demonstrates the feasibility of automatically seeking and regulating the EELqV during TLV. Upcoming works will must consider machine learning to improve the detection performances lung volume regulation. This control represents a new step for long-term TLV in intensive care units.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».