An audit of hypoxaemia, hyperoxaemia, hypercapnia and acidosis in blood gas specimens: Table 1–
Notice bibliographique
Résumé
To the Editors: The emergency management of hypoxaemic patients requires clinicians to avoid the hazard of dangerous hypoxaemia due to under-treatment with oxygen, whilst also avoiding the hazards of hypercapnic respiratory failure (iatrogenic hypercapnia) and oxygen toxicity, which may be caused by over-treatment with oxygen. In the past, many clinicians acted cautiously by giving high concentrations of oxygen to all potentially hypoxaemic patients and a culture evolved that “more is better”. However, since the 1960s, it has been known that some patient groups, particularly those with chronic obstructive pulmonary disease (COPD), are especially vulnerable to uncontrolled oxygen therapy and a recent randomised study showed that mortality in this patient group was doubled when high-concentration oxygen was used compared with controlled oxygen therapy [1–4]. It has also been demonstrated that hyperoxaemia is associated with increased mortality in patients with stroke, and in survivors of cardiac resuscitation and critically ill patients in the intensive care unit (ICU) [5–7]. The British Thoracic Society (BTS) guidelines for emergency oxygen use recommend a target oxygen saturation range of 94–98% for most emergency medical patients and a lower target range of 88–92% for those at risk of hypercapnic respiratory failure …
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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 | 0,002 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».