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Enregistrement W7135078917 · doi:10.4187/respcare.20244137581

Comparison Between Various Jet Nebulizers Designed to Provide a Shorter Aerosol Treatment Time

2024· article· en· W7135078917 sur OpenAlexaff
Daniel F Fisher, Cathy Doyle, Rubina Ali

Notice bibliographique

RevueRespiratory Care · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInhalation and Respiratory Drug Delivery
Établissements canadiensTrudell Medical International (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNebulizerMouthpieceAerosolJet (fluid)AerosolizationFilter (signal processing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Providing aerosol therapy in a shorter time span can provide more rapid patient relief and improve workflow in a busy respiratory care department. Breath-enhanced (BE) nebulizers improve the flow to the patient and deliver more medication to the distal airway. The purpose of this study is to determine which nebulizer provides the optimal combination of both short treatment time and ability to provide the greatest amount of aerosol within the respirable range. Methods: Three different nebulizers were evaluated (no. = 5); two breath-enhanced (BE) jet nebulizers (MC300 and TurboMist), and one continuous (CONT) jet nebulizer (Misty Max 10) as control. Each nebulizer was loaded with 3 mL of 2.5 mg albuterol sulfate solution with the gas flow set to deliver 8 L/min. The nebulizer was connected to a spontaneous breathing servo lung model (ASL 5000) with the following settings: VT 500 mL, frequency 10, and I:E ratio of 1:2. A filter was placed between the mouthpiece of the nebulizer and the test lung to capture inspired aerosol. Gas flow was stopped every minute and the filter exchanged for a fresh one. Each nebulizer was run for 1 min after sputter was observed. Nebulizer output was determined by rinsing the filter medium in methanol and then placing the filtrate into HPLC. Parallel measurements of fine droplet fraction < 4.7 μm diameter (FDF < 4.7 μm) were made using a Spraytec laser diffractometer. Fine droplet mass (FDM < 4.7 μm) was determined as the product of recovered mass and FDF < 4.7 μm. Results: The TurboMist had the shortest time to sputter with the Misty Max 10 the longest (161.4 ± 6.6 to 287.0 ± 8.7 s, P < .01). Total output mass for each nebulizer was similar for all 3 nebulizers (403.2 ± 42.9 MC300, 339.8 ± 26.3 Misty Max 10, and 333.1 ± 19.6 μg TurboMist, P > .05). However, the FDF < 4.7 μm was significantly higher for one BE device (304.0 ± 32.3 MC300, 202.5 ± 11.9 TurboMist, and 262.5 ± 20.3 μg Misty Max 10, P < .01). Nebulizer efficiency was determined to be FDF < 4.7 μm divided by total output. Overall efficiency of each nebulizer was small (12 ± 1% MC300, 10 ± 1% Misty Max 10, and 8 ± 0% TurboMist, P < .01). Conclusions: All nebulizers tested were fast nebulizers. Device output and medication delivery to the distal airways must be considered when selecting an aerosol generator along with time. Poor aerosol delivery could require more frequent treatments which would negate the benefit of using a higher output nebulizer.Table 1: Fine droplet mass (particles < 4.7 μm ) per device.Figure 1: Median fine droplet mass output by nebulizer

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,710
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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