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Enregistrement W1985909756 · doi:10.1017/s0265021508003931

Heat transfer coefficient

2008· article· en· W1985909756 sur OpenAlexaff
M.J. English, Thomas M. Hemmerling

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Anaesthesiology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThermoregulation and physiological responses
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeat transfer coefficientMedicineHeat transferHeat fluxSkin temperatureImmersion (mathematics)ThermodynamicsComposite materialMaterials scienceBiomedical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVE: To improve heat transfer, the Medivance Arctic Sun Temperature Management System (Medivance, Inc., Louisville, CO, USA) features an adhesive, water-conditioned, highly conductive hydrogel pad for intimate skin contact. This study measured and compared the heat transfer coefficient (h), i.e. heat transfer efficiency, of this pad (hPAD), in a heated model and in nine volunteers' thighs; and of 10 degrees C water (hWATER) in 33 head-out immersions by 11 volunteers. METHODS: Volunteer studies had ethical approval and written informed consent. Calibrated heat flux transducers measured heat flux (W m-2). Temperature gradient (DeltaT) was measured between skin and pad or water temperatures. Temperature gradient was changed through the pad's water temperature controller or by skin cooling on immersion. RESULTS: The heat transfer coefficient is the slope of W m-2/DeltaT: its unit is W m-2 degrees C-1. Average with (95% CI) was: model, hPAD = 110.4 (107.8-113.1), R2 = 0.99, n = 45; volunteers, hPAD = 109.8 (95.5-124.1), R2 = 0.83, n = 51; and water immersion, hWATER = 107.1 (98.1-116), R2 = 0.86, n = 94. CONCLUSION: The heat transfer coefficient for the pad was the same in the model and volunteers, and equivalent to hWATER. Therefore, for the same DeltaT and heat transfer area, the Arctic Sun's heat transfer rate would equal water immersion. This has important implications for body cooling/rewarming rates.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil0,396

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations17
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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