Prehospital cooling by cold infusion: searching for the optimal infusion regimen
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The cooling efficacy of intravenous administration of cold crystalloids can be enhanced by optimisation of the procedure. This study assessed the temperature stability of different application regimens of cold normal saline (NS) in simulated prehospital conditions. METHODS: Twelve different application regimens of 4 °C cold NS (volumes of 250, 500 and 1000 ml applied at infusion rates of 1000, 2000, 4000 and 6000 ml/h) were investigated for infusion temperature changes during administration to an artificial detention reservoir in simulated prehospital conditions. RESULTS: An increase in infusion temperature was observed in all regimens, with an average of 8.1 ± 3.3 °C (p<0.001). This was most intense during application of the residual 20% of the initial volume. The lowest rewarming was exhibited in regimens with 250 and 500 ml bags applied at an infusion rate of 6000 ml/h and 250 ml applied at 4000 ml/h. More intense, but clinically acceptable, rewarming presented in regimens with 500 and 1000 ml bags administered at 4000 ml/h, 1000 ml at 6000 ml/h and 250 ml applied at 2000 ml/h. Other regimens were burdened by excessive rewarming. CONCLUSION: Rewarming of cold NS during application in prehospital conditions is a typical occurrence. Considering that the use of 250 ml bags means the infusion must be exchanged too frequently during cooling, the use of 500 or 1000 ml NS bags applied at an infusion rate of ≥4000 ml/h and termination of the infusion when 80% of the infusion volume has been administered is regarded as optimal.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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 ».