The electrocardiogram in hypothermia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Hypothermia is known to adversely affect the electrocardiogram (ECG) in many cases. This study set out to determine the incidence of defined cardiac dysrhythmias, J waves, and conduction abnormalities in urban hypothermia. METHODS: A prospective, multicenter study was carried out to determine the incidence of defined cardiac rhythms in patients suffering from accidental urban hypothermia. The ECGs were independently analyzed by 2 of the authors and placed into 1 of 6 rhythm categories. RESULTS: Seventy-three ECGs were analyzed. Normal sinus rhythm was the most common rhythm (41%). Overall mortality was 36% (26/73). J waves occurred in 36% of survivors and 38% of non-survivors and were, therefore, not prognostic. Shivering artifact was present in 66% of survivors and 38% of nonsurvivors. Although there was no statistically significant association between J waves and survival (P = .21), the presence of shivering artifact was associated with survival in severe hypothermia (P = .047). Atrial fibrillation and junctional bradycardia were both associated with high mortality. CONCLUSIONS: This study confirms that the ECG is abnormal in the majority of patients suffering from accidental hypothermia. J waves do not appear to be independently prognostic in hypothermia. The results suggest that the inability to mount a shivering response may be associated with a poorer outcome; this finding requires further study.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».