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Enregistrement W2012079288 · doi:10.1097/mcc.0b013e328263885e

Vasopressin in vasodilatory and septic shock

2007· review· en· W2012079288 sur OpenAlexaff
James A. Russell

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Critical Care · 2007
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVasopressinMedicineSeptic shockShock (circulatory)NorepinephrineInternal medicineSepsisEndocrinologyIschemiaAnesthesiaDopamine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: The aim of this article is to review mechanisms of action of vasopressin and clinical studies of vasopressin in septic shock. RECENT FINDINGS: Arginine vasopressin is an important stress hormone that has both vasoactive and antidiuretic properties. The vasoactive properties of vasopressin have been more applicable clinically because of the discovery by Landry and colleagues that there is a deficiency of vasopressin in septic shock and that infusion of relatively low doses of vasopressin improves responsiveness to infused catecholamines (such as norepinephrine). There are at least 16 clinical studies of infusion of vasopressin in patients who have septic shock. The majority of studies found that vasopressin infusion increased blood pressure and urine output, and decreased the dose requirement of norepinephrine. Several studies showed that vasopressin infusion increased urine output. Both vasopressin and norepinephrine have important adverse effects including decreased cardiac output, decreased heart rate, arrhythmias, myocardial ischemia, mesenteric ischemia, and digital ischemia. SUMMARY: It is still unclear whether there is net benefit from low dose vasopressin infusion in patients who have septic shock. There may be certain patients who benefit but there are few studies of a prolonged vasopressin infusion to determine which patients benefit.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,558
Tête enseignante GPT0,577
Écart entre enseignants0,019 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations65
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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