Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Measurement of blood pressure is fundamental for the management of patients in shock, yet the physiological basis and meaning of blood pressure measurements are complex and often not well understood. This article is in two parts: part 1 deals with the mechanical and physiological aspects of blood pressure and its measurement and part 2 deals with the role of changes in regional resistances in the determination of tissue perfusion and bedside approaches to management of shock. DATA SOURCE AND SELECTION: This review is based on physiological principles from texts and experimental studies which elucidate some of the key principles. The views expressed are the author's synthesis of the views of others and his own opinions. DATA SYNTHESIS: Arterial blood pressure is a major determinant of regional flow and is often used as a surrogate indicator of tissue perfusion, but in reality, it is a poor indicator of blood flow. Blood pressure is determined by cardiac output (total flow) and total vascular resistance. Distribution of flow for a given blood pressure is dependent on the relative values of resistances in different vascular beds. If this distribution of resistances were known, this would be the ideal guide to therapy. Unfortunately, regional resistances cannot be assessed in the clinical setting, and so we are left with blood pressure as a guide to therapy. CONCLUSIONS: This article discusses the implications of these points and explores factors that need to be taken into account when designing empiric trials to determine appropriate blood pressure targets for patients in shock. Even if well-studied empirically developed guidelines become available, it likely still will be important to individualize patient management and approaches for this are discussed too.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».