Bedside Ultrasound Is a Practical and Reliable Measurement Tool for Assessing Quadriceps Muscle Layer Thickness
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Critically ill patients commonly experience skeletal muscle wasting that may predict clinical outcome. Ultrasound is a noninvasive method that can measure muscle quadriceps muscle layer thickness (QMLT) and subsequently lean body mass (LBM) at the bedside. However, currently the reliability of these measurements are unknown. The objectives of this study were to evaluate the intra- and interreliability of measuring QMLT using bedside ultrasound. METHODS: Ultrasound measurements of QMLT were conducted at 7 centers on healthy volunteers. Trainers were instructed to perform measurements twice on each patient, and then a second trainee repeated the measurement. Intrarater reliability measured how consistently the same person measured the subject according to intraclass correlation (ICC). Interrater reliability measured how consistently trainer and trainee agreed when measuring the same subject according to the ICC. RESULTS: We collected 42 pairs of within operator measurements with an ICC of .98 and 78 pairs of trainer-to-trainee measurements with an ICC of .95. There were no statistically significant differences between the trainer and trainee results (trainer and trainee mean = -0.028 cm, 95% CI = -0.067 to -0.011, P = .1607). CONCLUSIONS: Excellent intra- and interrater reliability for ultrasound measurements of QMLT in healthy volunteers was observed when performed by a range of providers with no prior ultrasound experience, including dietitians, nurses, physicians, and research assistants. This technique shows promise as a method to evaluate LBM status in ICU or hospital settings and as a method to assess the effects of nutrition and exercise-based interventions on muscle wasting.
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.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 découle