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Enregistrement W2059677910 · doi:10.1055/s-2005-858065

Ascending Arterial Blood Flow Velocities during Cardiac Diastole in Critical Care Patients - A Characteristic Flow Pattern with a Bad Prognosis

2005· article· en· W2059677910 sur OpenAlexaff
Thomas Rupprecht, J. Scharf, Stefan Zink, Monika Wagner

Notice bibliographique

RevueUltraschall in der Medizin - European Journal of Ultrasound · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemodynamic Monitoring and Therapy
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGynecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: Pulsed Doppler ultrasound is a standard noninvasive investigation to measure the velocity and pulsatility of blood flow within the major intracranial and organ-supplying arteries in critical care patients. The normal arterial flow pattern in organ-supplying vessels is characterised by a systolic-diastolic forward flow which is caused by the aortic "Windkessel" function and the low peripheral resistance of the parenchymatous organs. A variety of well known pathological conditions may cause a change of the vascular characteristics within the perfused organs which are diagnosed by the typical changes of the flow pattern in the supplying arteries. In the cardiac diastole, however, there is always a slow decrease of the flow velocity which is terminated by the onset of the following systole. METHOD AND RESULTS: We report on 11 patients investigated by Doppler ultrasound during their stay in our intensive care unit. All these patients presented a markedly different flow pattern measured in their intra- and/or extracerebral vessels. This very distinctive flow pattern is characterised by a diastolic ascent of the arterial flow velocity and is caused by an excessively increased venous pressure within the draining veins of the affected organs. All patients died due to (multiple) organ failure. CONCLUSION: It is of major importance to be aware of the rare but very characteristic flow pattern described here because of the poor prognosis associated with it.

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)0,000
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations3
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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