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Enregistrement W2066397089 · doi:10.1177/0267659107080826

Point of care hematocrit and hemoglobin in cardiac surgery: a review

2007· review· en· W2066397089 sur OpenAlexaff
Gerard J. Myers, Joe Browne

Notice bibliographique

RevuePerfusion · 2007
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal function and acid-base balance
Établissements canadiensSt. John’s Health Sciences CentreNova Scotia Health Authority
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHematocritMedicinePoint-of-care testingCardiac surgeryHemoglobinPoint of careIntensive care medicineIntensive careAnesthesiaEmergency medicineSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of point-of-care blood gas analyzers in cardiac surgery has been on the increase over the past decade. The availability of these analyzers in the operating room and post-operative intensive care units eliminates the time delays to transport samples to the main laboratory and reduces the amount of blood sampled to measure such parameters as electrolytes, blood gases, lactates, glucose and hemoglobin/hematocrit. Point-of-care analyzers also lead to faster and more reliable clinical decisions while the patient is still on the heart lung machine. Point-of-care devices were designed to provide safe, appropriate and consistent care of those patients in need of rapid acid/base balance and electrolyte management in the clinical setting. As a result, clinicians rely on their values to make decisions regarding ventilation, acid/base management, transfusion and glucose management. Therefore, accuracy and reliability are an absolute must for these bedside analyzers in both the cardiac operating room and the post-op intensive care units. Clinicians have a choice of two types of technology to measure hemoglobin/hematocrit during bypass, which subsequently determines their patient's level of hemodilution, as well as their transfusion threshold. All modern point-of-care blood gas analyzers measure hematocrit using a technology called conductivity, while other similar devices measure hemoglobin using a technology called co-oximetry. The two methods are analyzed and compared in this review. The literature indicates that using conductivity to measure hematocrit during and after cardiac surgery could produce inaccurate results when hematocrits are less than 30%, and, therefore, result in unnecessary homologous red cell transfusions in some patients. These inaccuracies are influenced by several factors that are common and unique to cardiopulmonary bypass, and will also be reviewed here. It appears that the only accurate, consistent and reliable method to determine hemodilution and establish transfusion thresholds based on nadir hematocrits during cardiopulmonary bypass, and immediately post cardiac surgery, is with the use of co-oximetry.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,313 · 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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