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Enregistrement W2073943853 · doi:10.1097/bcr.0b013e3181923c7a

Potential Studies of Mode of Ventilation in Inhalation Injury

2009· article· en· W2073943853 sur OpenAlexaff
Michael D. Peck, David Harrington, Ronald P. Mlcak, Robert Cartotto

Notice bibliographique

RevueJournal of Burn Care & Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTidal volumeVentilation (architecture)HypercapniaAnesthesiaInhalationSodium bicarbonateSmoke inhalationMechanical ventilationIntensive care medicineAcidosisRespiratory systemInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Future studies of modes of ventilation after inhalation injury fall into two categories: 1) optimizing a specific ventilator mode's use in inhalation injury followed by 2) comparison of the different ventilator modes in inhalation injury. The key to determining optimal ventilator strategies is the use of well-defined hypotheses in conjunction with meticulous study design. Studies assessing modes of ventilation after smoke inhalation injury should include attention to several issues that arose during the trials of low tidal volume therapy. Ventilatory goals need to be clarified, and protocols for ventilator adjustments need to be developed. For example, during permissive hypercapnia, how low can the pH descend without needing treatment, and when respiratory acidosis does need treatment, should it be done with sodium bicarbonate, increased ventilation rate, or larger tidal volumes need to be clarified prior to study initiation. When tidal volumes are calculated should they be reported as related to predicted or measured body weight? Should the interventions be based on tidal volume or plateau pressure? What levels of positive end expiratory pressure should be used? Should chest wall compliance and intraabdominal pressures be measured? Dependent variables should be expanded beyond mortality to include:

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)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,059
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,193

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,059
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,391 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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