Temporal Artery versus Bladder Thermometry during Adult Medical-Surgical Intensive Care Monitoring: An Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We sought to evaluate agreement between a new and widely implemented method of temperature measurement in critical care, temporal artery thermometry and an established method of core temperature measurement, bladder thermometry as performed in clinical practice. METHODS: Temperatures were simultaneously recorded hourly (n = 736 observations) using both devices as part of routine clinical monitoring in 14 critically ill adult patients with temperatures ranging >/=1 degrees C prior to consent. RESULTS: The mean difference between temporal artery and bladder temperatures measured was -0.44 degrees C (95% confidence interval, -0.47 degrees C to -0.41 degrees C), with temporal artery readings lower than bladder temperatures. Agreement between the two devices was greatest for normothermia (36.0 degrees C to < 38.3 degrees C) (mean difference -0.35 degrees C [95% confidence interval, -0.37 degrees C to -0.33 degrees C]). The temporal artery thermometer recorded higher temperatures during hypothermia (< 36 degrees C) (mean difference 0.66 degrees C [95% confidence interval, 0.53 degrees C to 0.79 degrees C]) and lower temperatures during hyperthermia (>/=38.3 degrees C) (mean difference -0.90 degrees C [95% confidence interval, -0.99 degrees C to -0.81 degrees C]). The sensitivity for detecting fever (core temperature >/=38.3 degrees C) using the temporal artery thermometer was 0.26 (95% confidence interval, 0.20 to 0.33), and the specificity was 0.99 (95% confidence interval, 0.98 to 0.99). The positive likelihood ratio for fever was 24.6 (95% confidence interval, 10.7 to 56.8); the negative likelihood ratio was 0.75 (95% confidence interval, 0.68 to 0.82). CONCLUSIONS: Temporal artery thermometry produces somewhat surprising disagreement with an established method of core temperature measurement and should not to be used in situations where body temperature needs to be measured with accuracy.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».