Skin temperature over the carotid artery provides an accurate noninvasive estimation of core temperature in infants and young children during general anesthesia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The accurate measurement of core temperature is an essential aspect of intraoperative management in children. Invasive measurement sites are accurate but carry some health risks and cannot be used in certain patients. An accurate form of noninvasive thermometry is therefore needed. Our aim was to develop, and subsequently validate, separate models for estimating core temperature using different skin temperatures with an individualized correction factor. METHODS: Forty-eight pediatric patients (0-36 months) undergoing elective surgery were separated into a modeling group (MG, n = 28) and validation group (VG, n = 20). Skin temperature was measured over the carotid artery (Tsk_carotid ), upper abdomen (Tsk_abd ), and axilla (Tsk_axilla ), while nasopharyngeal temperature (Tnaso ) was measured as a reference. RESULTS: In the MG, derived models for estimating Tnaso were: Tsk_carotid + 0.52; Tsk_abd + (0.076[body mass] + 0.02); and Tsk_axilla + (0.081[body mass]-0.66). After adjusting raw Tsk_carotid, Tsk_abd , and Tsk_axilla values in the independent VG using these models, the mean bias (Predicted Tnaso - Actual Tnaso [with 95% confidence intervals]) was +0.03[+0.53, -0.50]°C, -0.05[+1.02, -1.07]°C, and -0.06[+1.21, -1.28°C], respectively. The percentage of values within ±0.5°C of Tnaso was 93.2%, 75.4%, and 66.1% for Tsk_carotid, Tsk_abd , and Tsk_axilla , respectively. Sensitivity and specificity for detecting hypothermia (Tnaso < 36.0°C) was 0.88 and 0.91 for Tsk_carotid , 0.61 and 0.76 for Tsk_abd , and 0.91 and 0.73 for Tsk_axilla . Goodness-of-fit (R(2) ) relative to the line-of-identity was 0.74 (Tsk_carotid ), 0.34 (Tsk_abd ), and 0.15 (Tsk_axilla ). CONCLUSIONS: Skin temperature over the carotid artery, with a simple correction factor of +0.52°C, provides a viable noninvasive estimate of Tnaso in young children during elective surgery with a general anesthetic.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».