Respiratory mechanics assessment for reverse-triggered breathing cycles using pressure reconstruction

Monitoring patient-specific respiratory mechanics can be used to guide mechanical ventilation (MV) therapy in critically ill patients. However, many patients can exhibit spontaneous breathing (SB) efforts during ventilator supported breaths, altering airway pressure waveforms and hindering model-based (or other) identification of the true, underlying respiratory mechanics necessary to guide MV. This study aims to accurately assess respiratory mechanics for breathing cycles masked by SB efforts. A cumulative pressure reconstruction method is used to ameliorate SB by identifying SB affected waveforms and reconstructing unaffected pressure waveforms for respiratory mechanics identification using a single-compartment model. Performance is compared to conventional identification without reconstruction, where identified values from reconstructed waveforms should be less variable. Results are validated with 9485 breaths affected by SB, including periods of muscle paralysis that eliminates SB, as a validation test set where reconstruction should have no effect. In this analysis, the patients are their own control, with versus without reconstruction, as assessed by breath-to-breath variation using the non-parametric coefficient of variation (CV) of respiratory mechanics. Pressure reconstruction successfully estimates more consistent respiratory mechanics. CV of estimated respiratory elastance is reduced up to 78% compared to conventional identification (p < 0.05). Pressure reconstruction is comparable (p > 0.05) to conventional identification during paralysis, and generally performs better as paralysis weakens, validating the algorithm’s purpose. Pressure reconstruction provides less-affected pressure waveforms, ameliorating the effect of SB, resulting in more accurate respiratory mechanics identification. Thus providing the opportunity to use respiratory mechanics to guide mechanical ventilation without additional muscle relaxants, simplifying clinical care and reducing risk

Előzetes eredmények városi talajok lebontó hatásfokának vizsgálatáról (GLUSEEN-Projekt, Budapest)

A „Global Urban Soil Ecology and Education” hálózat előkészítő kutatása második éve folyik – a világ 4 régiójának 5 helyszínén –, Magyarország részvételével. A kutatás célja az ún. „konvergencia hipotézis” tesztelése különböző minőségű/zavartságú városi talajok szerves anyag lebontási hatásfokán keresztül. A konvergencia hipotézis szerint a természetes ökoszisztémák az urbanizáció hatására hasonló irányú változást mutatnak globális szinten. A cél mind tudományos igényű kutatások, mind az érdeklődő lakosság bevonására alkalmas egyszerű, könnyen kivitelezhető, költséghatékony módszerek kidolgozása, tesztelése. A kutatás során 4 élőhelytípust (5–5 ismétlésben) jelöltünk ki: 1) erősen zavart (ruderális), 2) városi gyep, 3) az urbanizáció eredményeként fragmentálódott erdőfoltok és 4) referenciaként szolgáló természetközeli erdők területei. A szervesanyag bomlásának mértékét 2013-ban leásott teafilterekkel vizsgáltuk, amelyeket 4, 6, 10, 12 hónap után gyűjtöttünk vissza. Eredményeink szerint a 6. hónaptól szignifikáns különbség mutatkozott az élőhelytípusok között a lebontási sebességben (F = 11,238; p < 0,0001), ami a városi gyepeken és ruderális élőhelyeken volt a legnagyobb. Ez összhangban van a többi 4 városban kapott eredménnyel, ami alátámasztja a konvergencia hipotézist: a különböző éghajlatú, alapkőzetű talajok kémhatása és humusztartalma az erősen zavart és városi gyep élőhelyek esetén azonos irányú változást mutatnak világszerte

Potential Use Of The Stochastic ICING Model In STAR Protocol

The model of the human glucose-insulin system plays an important role in several clinical treatment methods and protocols, like tight glycemic control of intensive care patients. The Intensive Control Insulin-Nutrition-Glucose (ICING) model is one of these protocols that was used for the development of the Stochastic Targeted glucose control (STAR) protocol applied as a standard of care in New Zealand and Hungary. The original ICING model uses an ordinary differential equations (ODE) for the description of the glucose-insulin metabolic system.Recent studies attempted the extension of the original ICING model with stochastic terms resulting a new stochastic differential equations model(SDE). By using the resulted of this new model (SDE) we may have the chance to improve the accuracy of ICING modeling (reduce the modelling error) which can results a better clinical treatment using STAR. In the study presented in this paper, the potential use and implementation of the stochastic version of the ICING model (SDE), was analysed and the modelling error was compared with the original version of the model using a large clinical data set including treatment records of 60 patients from Belgium, Hungary and New Zealand. The results show that the SDE model gives a smaller modeling error compared to the ICING model in most of patients.These results suggest that SDE model may be used to improve the prediction process of the blood glucose level of the ICU patients which will be an important step of the STAR protocol

Koraszülött Csecsemők Biztonságos És Hatékony Inzulin Terápiájának Értékelése A Legfrisebb Klinikai Adatok Alapján

Bevezetés: A koraszülött csecsemők intenzív osztályon történő kezelése során felléphet hiperglikémia, melynek kezelése igen nehéz feladat, a csecsemő inzulin terápiáját a tápanyag bevitel és a folyadék háztartás egyensúlyának megtartása mellett kell megválasztani. A cikk egy olyan Új-Zélandon sikerrel alkalmazott protokollt mutat be, mely hatékony segítséget nyújthat ezen betegek ellátásában. A protokollt az ott végzett kezelések eredményei alapján értékeljü