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Enregistrement W134437844

Analgesic and sedative pharmacology in the intensive care unit.

2004· article· en· W134437844 sur OpenAlexaff
Cindy Wong, Lisa Burry, Suzette Molino-Carmona, Maria Leo, Judy Tessler, Patricia Hynes, Sangeeta Mehta

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Sedative Agents
Établissements canadiensMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSedationMedicineHydromorphoneSedativeFentanylClonidineAnalgesicPropofolAnesthesiaIntensive care unitHaloperidolIntensive care medicinePsychomotor agitationOpioid
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sedation and analgesia are central elements in the care of critically ill, mechanically-ventilated patients. The goal of analgesic therapy is to provide relief from pain and physical discomfort which may lead to poor sleep, agitation, or a stress response. Opioids, such as morphine, fentanyl, and hydromorphone, are considered first-line agents for treating pain. All of these agents are equally effective at equipotent doses and the choice of an agent depends on both drug and patient characteristics. Sedatives with amnestic properties are desirable to prevent or relieve anxiety and agitation. The benzodiazepines and propofol are the primary sedative agents used in the intensive care unit (ICU). Agents such as clonidine and haloperidol may have a role in the ICU when used concomitantly with sedatives and analgesics. An understanding of the pharmacotherapy of sedation and analgesia in the ICU will help support appropriate usage of these agents and improve patient care.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,193
Score d'incertitude au seuil0,187

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,252 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations16
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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