Closed-Loop Fluid Resuscitation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Surgical patients present with a wide variety of body sizes and blood volumes, have large differences in baseline volume status, and may exhibit significant differences in cardiac function. Any closed-loop fluid administration system must be robust against these differences. In the current study, we tested the stability and robustness of the closed-loop fluid administration system against the confounders of body size, starting volume status, and cardiac contractility using control engineering methodology. METHODS: Using an independently developed previously published hemodynamic simulation model that includes blood volumes and cardiac contractility, we ran a Monte-Carlo simulation series with variation in starting blood volume and body weight (phase 1, weight 35-100 kg), and starting blood volume and cardiac contractility (phase 2, contractility from 1500 [severe heart failure] to 6000 [hyperdynamic]). The performance of the controller in resuscitating to the target set point was evaluated in terms of milliliters of blood volume error from optimal, with <250 mL of error defined as "successful." RESULTS: One thousand simulations were run for each of the 2 phases of the study. The phase 1 mean blood volume error ± SD from optimal was 25 ± 59 mL. The phase 2 mean blood volume error from optimal was -60 ± 89 mL. The lower 95% Clopper-Pearson binomial confidence interval for resuscitation to within 250 mL of optimal blood volume for phase 1 and 2 was 99.6% and 97.1%, respectively. CONCLUSION: The results indicate that the controller is highly effective in targeting optimal blood and stroke volumes, regardless of weight, contractility or starting blood volume.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 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 ».