What Determines the Efficacy of Forced-Air Warming Systems? A Manikin Evaluation with Upper Body Blankets
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Forced-air warming has gained acceptance as an effective means to prevent perioperative hypothermia. However, little is known about the influence of air flow and air temperature at the nozzle and the influence of heat distribution in the blankets on the efficacy of these systems. METHODS: We conducted a manikin study with heat flux transducers using five forced-air warming systems to determine the factors that are responsible for heat transfer from the blanket to the manikin. RESULTS: There was no relation between air temperature at the nozzle of the power unit and the resulting heat transfer. There was also no relation between the air flow at the nozzle of the power unit and the resulting heat transfer. However, all blankets performed best at high air flows above 19 L/s. The heat exchange coefficient, the mean temperature gradient between the blanket and the manikin correlated positively with the resulting heat transfer and the difference between the minimal and maximal blanket temperature correlated negatively with the resulting heat transfer. CONCLUSIONS: The efficacy of forced-air warming systems is primarily determined by the blanket. Modern power units provide sufficient heat energy to maximize the ability of the blanket to warm the patient. Optimizing blanket design by optimizing the mean temperature gradient between the blanket and the manikin (or any other surface) with a very homogeneous temperature distribution in the blanket will enable the manufacturers to develop better forced-air warming systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».