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Enregistrement W2078330556 · doi:10.1097/mcc.0b013e3282e2a978

The influence of volume management on outcome

2007· review· en· W2078330556 sur OpenAlexaff
Sean M. Bagshaw, Rinaldo Bellomo

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Critical Care · 2007
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma, Hemostasis, Coagulopathy, Resuscitation
Établissements canadiensUniversity of Alberta Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntensive care medicineResuscitationSepsisRandomized controlled trialAffect (linguistics)Critically illClinical trialAcute kidney injurySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Fluid (volume) therapy is an integral component in the management of critically ill patients and fluid management may influence outcome. There is much controversy, however, about the type, timing and amount of fluid therapy. Here, we discuss the evidence available to guide such choices. RECENT FINDINGS: Fluid therapy is widely endorsed for resuscitation of critically ill patients across a range of conditions. Yet, the approach to fluid therapy is subject to substantial variation in clinical practice. Emerging data show that the choice, timing and amount of fluid therapy may affect clinical outcomes. Synthetic colloids may increase the risk of acute kidney injury. Albumin may benefit hypoalbuminemic patients with sepsis and acute lung injury but may worsen outcome in traumatic brain injury. Early administration of fluid therapy in sepsis may improve survival but may be unnecessary in patients with penetrating trauma. Later fluid therapy in acute lung injury patients will increase the duration of ventilator dependence without achieving better survival. A positive cumulative balance likely contributes to increased morbidity and mortality after major surgery. SUMMARY: Emerging evidence shows that choice, timing and amount of fluid therapy affect outcome. Future studies need to focus on these aspects of fluid therapy by means of larger, more rigorous and blinded controlled trials.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,941
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,313
Tête enseignante GPT0,537
Écart entre enseignants0,224 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations60
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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