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Enregistrement W2134607734 · doi:10.1111/j.1527-5299.2006.05755.x

Improving the Accuracy of Impedance Cardiac Output in the Intensive Care Unit: Comparison With Thermodilution Cardiac Output

2006· article· en· W2134607734 sur OpenAlexafffund
Hugh D. Fuller

Notice bibliographique

RevueCongestive Heart Failure · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemodynamic Monitoring and Therapy
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare Hamilton
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésMedicineCardiac outputIntensive care unitImpedance cardiographyCardiologyHeart failureCoronary care unitInternal medicineIntensive care medicineStroke volumeHemodynamicsEjection fraction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the effect of impedance algorithm adjustment to reflect abnormalities found in cardiac output estimation in the intensive care unit. Impedance (Kubicek and Sramek equations) and thermodilution were measured concurrently in 61 patients. The mean difference between Kubicek and thermodilution (n=40) was 1.47 L/min (95% confidence interval [CI], 0.47-2.47) and between Sramek and thermodilution (n=54) was 2.68 L/min (95% CI, 1.93-3.44). Exclusion of patients with valve regurgitation improved agreement between Kubicek and thermodilution (n=32), with a mean difference of 2.02 L/min (95% CI, 1.10-2.94). Multiple regression determined the role of skinfold thickness, pH, hematocrit, sodium, chloride, albumin, protein, and urea within impedance. Kubicek was recalculated using the new algorithm and recompared with thermodilution. The mean difference was -0.38 L/min (95% CI, -1.92 to 1.16). This study found poor agreement between impedance and thermodilution in critically ill patients, but exclusion of those with valve regurgitation and adjustment for hematocrit and skinfold thickness improved agreement.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,586

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,266 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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