Ultrassonografia diafragmática como preditivo para o desmame da ventilação mecânica em adultos: uma revisão integrativa
Bibliographic record
Abstract
RESUMO A ultrassonografia diafragmática (US) tem sido usada na avaliação de diversas doenças respiratórias. Por conta da portabilidade, tal exame, pode, facilmente, ser realizado beira-leito, em enfermarias, pronto atendimentos e especialmente na UTI. O objetivo do artigo é reconhecer e analisar através de evidências cientificas de qual maneira a ultrassonografia diafragmática pode corroborar no desmame seguro da VMI. Trata-se de uma revisão integrativa da literatura. O levantamento bibliográfico ocorreu entre setembro e novembro de 2022. A pesquisa foi realizada nas bases de dados eletrônicas: SciELO, LILACS e PubMed. Foram inclusos oito artigos, sendo avaliados pelas escalas Newcastle-Ottawa e PEDro evidenciando qualidade metodológica intermediária a alta. No total os estudos contaram com 482 voluntários adultos, ambos os sexos, com idade 58,09 ± 8,03 submetidos a ventilação mecânica invasiva (VMI) por pelo menos 24 horas, e que apresentavam condições ventiladores para prosseguir com desmame da VMI. Foram encontradas três variáveis avaliativas nos estudos selecionados: excursão diafragmática (ExD) (75%); espessura diafragmática (Tdi) (62,5%); e fração de espessamento diafragmática (FED) (100%). A incorporação das variáveis: Tdi, ExD e FED em protocolos de desmame de VMI em pacientes críticos parecem auxiliar positivamente na tomada de decisão sobre o momento ideal para o desmame, diminuído falhas de extubação.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.010 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".