Уникальные публикации PubMed, Europe PMC и Crossref, сохранённые в библиотеке. Одна статья учитывается один раз, даже если получена из нескольких источников. Личные исследования и документы команд не публикуются.
Идёт проверка счётчикаДоступно в поиске—
Публикации, уже подготовленные для быстрого поиска. Остальная библиотека подключается в фоне.
Переведено на русский—
Готовые переводы среди доступных в поиске публикаций. Автоматический медицинский перевод и проверка специалистом учитываются отдельно.
Полные тексты—
Найденные полные тексты среди доступных в поиске публикаций. Доступность определяется первоисточником и условиями использования.
Оригиналов на русском—
Русскоязычные оригиналы доступны без ожидания перевода. Ниже — языки остальных оригиналов; для них готовится медицинский перевод на русский.
Пополняем библиотеку по диагнозам—Проверяем состояние обновлений
Для каждого диагноза из справочника МКБ-10 ищем связанные публикации в научных базах и добавляем их в библиотеку. Числа ниже — диагнозы, а не статьи.
Если сбор прервался, тема требует повторной попытки. Уже сохранённые статьи остаются в библиотеке.
Нажмите на показатель для подробностей. Показатели поиска обновляются автоматически; размер всей библиотеки сверяется отдельно. Время последней проверки указано явно.
Результаты поиска
249 публикаций
Поиск: 166 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 10 с найденным полным текстом
BACKGROUND: Waveform analysis by visual inspection can be a reliable, noninvasive, and useful tool for detecting patient-ventilator asynchrony. However, it is a skill that requires a properly trained professional.
METHODS: This observational study was conducted in 17 urban ICUs. Health-care professionals (HCPs) working in these ICUs were asked to recognize different types of asynchrony shown in 3 evaluation videos. The health-care professionals were categorized according to years of experience, prior training in mechanical ventilation, profession, and number of asynchronies identified correct
СтатьяМногоцентровое исследованиеНаблюдательное исследованиеПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
OBJECTIVE: To determine the prevalence of patient-ventilator asynchrony in patients receiving non-invasive ventilation (NIV) for acute respiratory failure.
DESIGN: Prospective multicenter observation study.
SETTING: Intensive care units in three university hospitals.
METHODS: Patients consecutively admitted to ICU were included. NIV, performed with an ICU ventilator, was set by the clinician. Airway pressure, flow, and surface diaphragmatic electromyography were recorded continuously for 30 min. Asynchrony events and the asynchrony index (AI) were determined from visual inspection of the re
СтатьяМногоцентровое исследованиеПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
OBJECTIVE: To describe the development and validation process of a questionnaire to assess the knowledge, attitudes, and practices of ICU health care professionals regarding patient-ventilator asynchrony.
METHODS: This was a knowledge, attitudes, and practices questionnaire development study. Item generation was guided by a literature-based conceptual framework, followed by expert review to establish face and content validity. The instrument was refined through specialists in mechanical ventilation and questionnaire design. The tenth version was piloted in Portuguese among ICU health care pro
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Patient-ventilator asynchrony (PVA) is associated with poor clinical outcomes and remains under-monitored. Automated PVA detection would enable complete monitoring standard observational methods do not allow. While model-based and machine learning PVA approaches exist, they have variable performance and can miss specific PVA events. This study compares a model and rule-based algorithm with a machine learning PVA method by retrospectively validating both methods using an independent patient cohort.
METHODS: Hysteresis loop analysis (HLA) which is a rule-based method (
СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
INTRODUCTION: Patient-ventilator asynchrony (PVA) is a common and harmful complication during mechanical ventilation, often requiring labor-intensive manual assessment. Machine learning (ML) offers a promising approach for automated and accurate PVA detection and prediction. We conducted a systematic review to evaluate the methodologies and performance of ML models applied to PVA.
METHODS: Following a pre-established PROSPERO-registered protocol (CRD42024626163), we systematically searched PubMed, Embase, Web of Science, and Cochrane databases from inception to November 2024. Original studies
СтатьяСистематический обзорПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Patient-ventilator asynchrony (PVA) is a condition that commonly affects patients who are mechanically ventilated. PVA happens when the patient's own breathing effort and the ventilator preset settings are out of sync. Ventilator waveform monitoring is viewed as a difficult undertaking, even for experienced practitioners, despite being a non-invasive and reliable tool for diagnosing PVA.
AIM: To assess the knowledge levels and attitudes of critical care nurses (CCNs) regarding the use of ventilator waveform monitoring to detect PVA.
STUDY DESIGN: A cross-sectional online survey w
СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Mechanical ventilation is common in critically ill patients. This life-saving treatment can cause complications and is also associated with long-term sequelae. Patient-ventilator asynchronies are frequent but underdiagnosed, and they have been associated with worse outcomes.
MAIN BODY: Asynchronies occur when ventilator assistance does not match the patient's demand. Ventilatory overassistance or underassistance translates to different types of asynchronies with different effects on patients. Underassistance can result in an excessive load on respiratory muscles, air hunger, or lu
СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
OBJECTIVES: To evaluate associations between patient-ventilator asynchrony (PVA) and clinical outcome measures.
DATA SOURCES: For this systematic review, the databases of PubMed, Web of Science, Embase, Cochrane Library, and Emcare were screened until June 20, 2024.
STUDY SELECTION: The main inclusion criterion was the assessment of the association of PVA with clinical outcome measures (length of ICU stay, mechanical ventilation duration, and mortality).
DATA EXTRACTION: All forms of PVA subtypes reported in the articles were systematically collected. Furthermore, the method used to identif
СтатьяСистематический обзорМетаанализПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Patient-ventilator asynchrony (PVA) is prevalent in mechanically ventilated patients and adversely impacts clinical outcomes, but its real-time detection remains challenging. While artificial intelligence (AI) systems show promise for PVA detection, their cross-domain generalization faces two major limitations: variability in patient-ventilator interactions across different clinical settings, and morphological overlap between PVA types. These challenges necessitate specialized AI solutions rather than conventional re-annotation approaches.
METHODS: We present the INT
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Stable severe chronic obstructive pulmonary disease (COPD) patients with chronic hypercapnic respiratory failure treated by nocturnal bi-level positive pressure non-invasive ventilation (NIV) may experience severe morning deventilation dyspnea. We hypothesised that in these patients, progressive hyperinflation, resulting from inappropriate ventilator settings, leads to patient-ventilator asynchrony (PVA) with a high rate of unrewarded inspiratory efforts and morning discomfort.
METHODS: Polysomnography (PSG), diaphragm electromyogram and transcutaneous capnography (PtcCO(2)) under
Клиническое исследованиеСтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Patient-ventilator asynchronies (PVAs) are frequent complications in mechanically ventilated patients, contributing to adverse outcomes such as ventilator-induced lung injury, prolonged mechanical ventilation, and increased mortality. Artificial intelligence (AI) has emerged as a promising tool for enhancing PVA detection, prediction, and optimization. Despite its growing potential, the full scope of AI applications in this field and persistent gaps in evidence remain inadequately explored.
OBJECTIVE: This scoping review examines the breadth of AI-based approaches for managing PVA
СтатьяScoping ReviewПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Periodic limb movements (PLMs) during sleep are involuntary phenomena characterized by periodic episodes of repetitive, stereotypical movements of the limbs. PLMs are a common finding in sleep studies, but these movements are rarely perceived by the patient and do not typically cause specific symptoms. During sleep studies, an increase in respiratory flow can be observed for 1-2 breaths corresponding to the PLMs, as detected by nasal cannula or, more rarely, by thoraco-abdominal belts. It has been hypothesized that these brief increases in ventilation may cause difficulties in interpreting res
СтатьяКлинический случайПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
INTRODUCTION: The mechanisms leading to patient/ventilator asynchrony has never been systematically assessed. We studied the possible association between asynchrony and respiratory mechanics in patients ready to be enrolled for a home non-invasive ventilatory program. Secondarily, we looked for possible differences in the amount of asynchronies between obstructive and restrictive patients and a possible role of asynchrony in influencing the tolerance of non-invasive ventilation (NIV).
METHODS: The respiratory pattern and mechanics of 69 consecutive patients with chronic respiratory failure we
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: - Acute respiratory failure is one of the most common problems encountered in intensive care units (ICU) and mechanical ventilation is the mainstay of supportive therapy for such patients. A mismatch between ventilator delivery and patient demand is referred to as patient-ventilator asynchrony (PVA). An important hurdle in addressing PVA is the lack of a reliable framework for continuously and automatically monitoring the patient and detecting various types of PVA.
METHODS: - The problem of replicating human expertise of waveform analysis for detecting cycling asynchrony (i.e., de
СтатьяПоддержка правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Improved patient-ventilator asynchrony (PVA) identification using waveform analysis by critical care physicians (CCPs) may improve patient outcomes. This study aimed to assess the ability of CCPs to identify different types of PVAs using waveform analysis as well as factors related to this ability.
METHODS: We surveyed 12 university-affiliated medical ICUs (MICUs) in Tunisia. CCPs practicing in these MICUs were asked to visually identify 4 clinical cases, each corresponding to a different PVA. We collected the following characteristics regarding CCPs: scientific grade, years of ex
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Аннотация не предоставлена источником. Откройте карточку для перехода к публикации.
Письмо в редакциюПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Management of acute respiratory failure by noninvasive ventilation is often associated with asynchronies, like autotriggering or delayed cycling, incurred by leaks from the interface. These events are likely to impair patient's tolerance and to compromise noninvasive ventilation. The development of methods for easy detection and monitoring of asynchronies is therefore necessary. The authors describe two new methods to detect patient-ventilator asynchronies, based on ultrasound analysis of diaphragm excursion or thickening combined with airway pressure. The authors tested these meth
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Background: We sought to analyze the prevalence of patient-ventilator asynchronies in subjects with hypoxemic respiratory failure because of COVID-19 ARDS and their association with clinical outcomes. Methods: This was a two-center observational cohort study using prospectively collected real-world data. We included adult subjects with COVID-19 ARDS who required mechanical ventilation for more than 48 hours. We analyzed the prevalence, characteristics, and clusters of the following patient-ventilator asynchronies detected using dedicated software on continuous respiratory recordings obtained f
СтатьяНаблюдательное исследованиеМногоцентровое исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Background: Patient-ventilator asynchrony is common during pressure support ventilation (PSV) because of the constant cycling-off criteria and variation of respiratory system mechanical properties in individual patients. Automatic adjustment of inspiratory triggers and cycling-off criteria based on waveforms might be a useful tool to improve patient-ventilator asynchrony during PSV. Method: Twenty-four patients were enrolled and were ventilated using PSV with different cycling-off criteria of 10% (PS10), 30% (PS30), 50% (PS50), and automatic adjustment PSV (PSAUTO). Patient-ventilator interact
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: In the process of mechanical ventilation, the problem of patient-ventilator asynchrony (PVA) is faced. This study proposes a self-developed remote mechanical ventilation visualization network system to solve the PVA problem.
METHOD: The algorithm model proposed in this study builds a remote network platform and achieves good results in the identification of ineffective triggering and double triggering abnormalities in mechanical ventilation.
RESULT: The algorithm has a sensitivity recognition rate of 79.89% and a specificity of 94.37%. The sensitivity recognition rate of the trig
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.