MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2103076545 · doi:10.1213/ane.0b013e3182a9557e

Predicting Fluid Responsiveness in Children

2013· review· en· W2103076545 sur OpenAlexaff
Heng Gan, Maxime Cannesson, John Chandler, J. Mark Ansermino

Notice bibliographique

RevueAnesthesia & Analgesia · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemodynamic Monitoring and Therapy
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePreloadStroke volumeHemodynamicsCardiac indexCentral venous pressureCardiologyBlood pressureCardiac outputHeart rateAnesthesiaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Administration of fluid to improve cardiac output is the mainstay of hemodynamic resuscitation. Not all patients respond to fluid therapy, and excessive fluid administration is harmful. Predicting fluid responsiveness can be challenging, particularly in children. Numerous hemodynamic variables have been proposed as predictors of fluid responsiveness. Dynamic variables based on the heart-lung interaction appear to be excellent predictors of fluid responsiveness in adults, but there is no consensus on their usefulness in children. METHODS: We systematically reviewed the current evidence for predictors of fluid responsiveness in children. A systematic search was performed using PubMed (1947-2013) and EMBASE (1974-2013). Search terms included fluid, volume, response, respond, challenge, bolus, load, predict, and guide. Results were limited to studies involving pediatric subjects (infant, child, and adolescent). Extraction of data was performed independently by 2 authors using predefined data fields, including study quality indicators. Any variable with an area under the receiver operating characteristic curve that was significantly above 0.5 was considered predictive. RESULTS: Twelve studies involving 501 fluid boluses in 438 pediatric patients (age range 1 day to 17.8 years) were included. Twenty-four variables were investigated. The only variable shown in multiple studies to be predictive was respiratory variation in aortic blood flow peak velocity (5 studies). Stroke volume index, stroke distance variation, and change in cardiac index (and stroke volume) induced by passive leg raising were found to be predictive in single studies only. Static variables based on heart rate, systolic arterial blood pressure, preload (central venous pressure, pulmonary artery occlusion pressure), thermodilution (global end diastolic volume index), ultrasound dilution (active circulation volume, central blood volume, total end diastolic volume, total ejection fraction), echocardiography (left ventricular end diastolic area), and Doppler (stroke volume index, corrected flow time) did not predict fluid responsiveness in children. Dynamic variables based on arterial blood pressure (systolic pressure variation, pulse pressure variation and stroke volume variation, difference between maximal or minimal systolic arterial blood pressure and systolic pressure at end-expiratory pause) and plethysmography (pulse oximeter plethysmograph amplitude variation) were also not predictive. There were contradicting results for plethymograph variation index and inferior vena cava diameter variation. CONCLUSIONS: Respiratory variation in aortic blood flow peak velocity was the only variable shown to predict fluid responsiveness in children. Static variables did not predict fluid responsiveness in children, which was consistent with evidence in adults. Dynamic variables based on arterial blood pressure did not predict fluid responsiveness in children, but the evidence for dynamic variables based on plethysmography was inconclusive.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,292 · 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'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

Citations228
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnesthesia & AnalgesiaMême sujetHemodynamic Monitoring and TherapyTravaux en français237 207