A physiologic Comparison of Continuous Neurally Adjusted Ventilation (NeuroPAP) Versus Neurally‐Adjusted Ventilatory Assist (NAVA) in Infants With Respiratory Failure
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objectives And Hypothesis Tonic diaphragmatic activity is common during non‐invasive ventilation (NIV), suggesting efforts to increase end‐expiratory lung volume. We assessed the feasibility and physiological impact of NeuroPAP, a novel NIV mode continuously adjusting the delivered positive pressure proportionally to diaphragm electric activity (Edi) during both inspiration and expiration, in infants with respiratory failure. We hypothesized NeuroPAP would enable dynamic control of end‐expiratory pressures (PEEP). Methodology This prospective crossover study enrolled premature neonates (25–34 weeks) and infants with bronchiolitis supported by NIV‐NAVA. Subjects underwent three ventilation phases: NIV‐NAVA, NeuroPAP, and repeat NIV‐NAVA. Ventilation pressures, Edi, cardio‐respiratory events, neural breathing patterns, and systemic and cerebral oxygenation were assessed. Results A total of 15 infants with bronchiolitis and 8 premature neonates were included. The overall median PEEP was unchanged between modes, but PEEP was actively adjusted, with increased breath‐to‐breath variability of PEEP in NeuroPAP ( p < 0.001). Compared to pre‐study settings, individual PEEP increased in NeuroPAP in 7, decreased in 9, and was unchanged in 7 patients. In NeuroPAP, the breathing pattern was phasic 74% of the time and tonic 16% of the time, compared to 61% ( p = 0.31) and 23% ( p = 0.36) in NIV‐NAVA. Respiratory rate was lower in NeuroPAP in the neonates ( p = 0.006). The estimated PaO 2 /FiO 2 ratio was higher in the post‐NeuroPAP NIV‐NAVA period in the bronchiolitis group ( p = 0.006). Edi, heart rate, cerebral NIRS, or cardio‐respiratory events were unchanged. Conclusion In infants with respiratory failure, NeuroPAP allowed dynamic control and personalization of PEEP. The clinical impact of this warrants further evaluation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».