Continuous multiorgan variability analysis to track severity of organ failure in critically ill patients
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study is to evaluate the utility of using continuous heart rate variability (HRV) and respiratory rate variability (RRV) monitoring for (a) tracking daily organ dysfunction in critically ill patients and (b) identifying patterns of variability changes during onset of shock and resolution of respiratory failure. MATERIALS AND METHODS: Thirty-three critically ill patients experiencing respiratory and/or cardiac failure underwent continuous recording of their electrocardiogram and capnogram (CO2) waveforms from admission or intubation until discharge (maximum 14 days). HRV and RRV were computed in 5-minute overlapping windows, using Continuous Individualized Multi-organ Variability Analysis software. Multiple organ dysfunction scores were recorded daily. HRV and RRV trajectories were characterized during onset of shock and resolution of respiratory failure. RESULTS: Both HRV and RRV decreased with increasing severity of multiple organ dysfunction scores for a variety of variability metrics. A decline in several measures of HRV and no decline in RRV were observed before onset of shock (n=6). In contrast, during resolution of respiratory failure, an increase in RRV was observed in patients who successfully passed extubation (n=12), with no change in RRV in those who subsequently failed extubation (n=2). CONCLUSIONS: There is an association between reduced HRV and RRV and increasing organ dysfunction in critically ill patients. The significance of observing trends of decreasing HRV (with onset of shock) and increasing RRV (with resolution of respiratory failure) merits further investigation.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».