PS-278 Automated Versus Manual Fio2 Control At Different Saturation Targets In Preterm Infants: Abstract PS-278 Table 1
Notice bibliographique
Résumé
Background Preterm infants spend only 50% of time within the target oxygen saturation (SpO2) during manual FiO2 control (M-FiO2). Automated FiO2 control (A-FiO2) improves SpO2 targeting but it is uncertain if this applies to different SpO2 target ranges and during non-invasive support (NIVS) and mechanical ventilation (MV). Objective To compare the efficacy of A-FiO2 vs M-FiO2 in keeping two different SpO2 targets during NIVS or MV. Design/methods Preterm infants on FiO2 >0.21 receiving NIVS or MV were randomised to SpO2 targets 89–93% or 91–95% and underwent M-FiO2 and A-FiO2 for 24 h each, in random sequence. Results 80 infants (GA:26 w, age:18 d) were included (NIVS = 48, MV = 32). Time within target increased and below target decreased during A-FiO2 compared with M-FiO2, especially in the lower target range. There was a reduction in time and hypoxemia episodes with SpO2 < 80% during A-FiO2. Outcomes did not differ between NIVS or MV. Conclusions Automated FiO2 control improved SpO2 targeting across different SpO2 ranges and reduced hypoxemia with less workload during both NIVS and MV.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».