Can Pediatric Anesthesiologists Detect an Occluded Tracheal Tube in Neonates?
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: To determine whether pediatric anesthesiologists can reliably detect occluded tracheal tubes, 18 pediatric anesthesiologists who were blindfolded and fitted with earplugs manually ventilated the lungs of 16 neonates. Consent was obtained from the parents of the neonates. All auditory signals from the monitors were silenced. Six conditions were studied (for 3 min each) in random order: three models of Ayre's t-piece with the Jackson Rees modification and two fresh gas flows (FGF) (2 and 6 L/min). During each condition, the tracheal tube was clamped at five predetermined but randomized times. The volume/pressure relationships of the three t-piece models were determined. Tube occlusions were detected more frequently at a low FGF (82%) than at a high FGF (64%) (P < 0.001). Experienced anesthesiologists (>8 yr experience) detected occlusions (83%) more frequently than less experienced (<2 yr experience) anesthesiologists (63%) (P < 0.027). There was no interaction between FGF and experience. The type of circuit did not affect the detection rate. We conclude that during isolated hand ventilation with the t-piece, pediatric anesthesiologists can detect >80% of occluded tubes provided they use a low FGF or have >8 yr experience, but only 60% of occluded tubes at high FGF or if they have <2 yr experience. IMPLICATIONS: Hand ventilation of the lungs in neonates has been used to detect changes in respiratory compliance, but laboratory models have failed to demonstrate its usefulness. We determined that pediatric anesthesiologists could detect 83% of tracheal tube occlusions in neonates if either the fresh gas flow was 2 L/minor the pediatric anesthesiologist was experienced (> 8 yr).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,013 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».