Kidney-ventilator interaction and kidney-protective ventilation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Invasive mechanical ventilation (IMV) is a cornerstone in the management of acute respiratory failure (ARF) and acute respiratory distress syndrome (ARDS); however, positive pressure ventilation (PPV) and injurious IMV can contribute to renal dysfunction. This review aims to summarize current evidence on kidney-ventilator interactions and explore strategies for kidney-protective ventilation. RECENT FINDINGS: The relationship between ARF/ARDS and acute kidney injury (AKI) is a major contributor to morbidity, mortality, and adverse outcomes among critically ill patients. PPV can induce hemodynamic and neurohormonal changes that may impair kidney function. Additionally, injurious IMV can exacerbate these effects and promote biotrauma, triggering inflammatory responses that further compromise kidney function. Conversely, AKI can exert both inflammatory and non-inflammatory effects, impairing pulmonary function. Lung-protective ventilation (LPV) using low tidal volume and conservative fluid management are strategies that may mitigate AKI. Extracorporeal organ support, including renal replacement therapy and extracorporeal membrane oxygenation, may facilitate LPV and be associated with improved outcomes in patients with IMV-associated AKI. SUMMARY: IMV influences lung-kidney interactions in a bidirectional manner. Evidence suggests the use of LPV, and extracorporeal organ support may mitigate dual organ injury. A thorough understanding of this interplay is essential to optimizing outcomes in critically ill patients receiving IMV.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».