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Enregistrement W2023357986 · doi:10.1109/iembs.2010.5626519

Monitor-decoupled pharmacodymamics of propofol in children using State Entropy as the clinical end point

2010· article· en· W2023357986 sur OpenAlexaff
Shahla Khosravi, Jin‐Oh Hahn, Maryam Dosani, Guy A. Dumont, J. Mark Ansermino

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Sedative Agents
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEntropy (arrow of time)PropofolComputer scienceArtificial intelligencePhysicsBiologyPharmacologyThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents two alternative approaches to characterize the pharmacodynamics of propofol anesthesia in children, using State Entropy as a clinical end point. The first approach is the traditional approach where the pharmacodynamic model is described in terms of an effect-site equilibration rate constant and the Hill equation. In the second approach (the monitor-decoupled approach) the dynamics of the Entropy monitor is identified and added to the traditional pharmacodynamic model. The traditional approach resulted in mean k(e0) values of 2.08min(-1) and 1.27min(-1) for the Paedfusor and Kataria pharmacokinetic models, respectively. The monitor-decoupled approach resulted in significantly larger values (mean k(e0) values of 2.57min(-1) and 1.71min(-1)) than the traditional approach. The differences between k(e0) values suggest that the dynamic effect of the Entropy monitor must be accounted for when identifying the "true" pharmacodynamics of the patient, without the bias caused by the monitor's processing characteristics. The values of k(e0) obtained in this study were larger than those values previously published for the Bispectral Index. This is likely due to the different processing characteristics of the Entropy and Bispectral Index monitors, as well as the use of different pharmacokinetic models.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,346 · 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'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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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