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Enregistrement W2135396750 · doi:10.1097/00000542-200204000-00023

Preparation of the Siemens KION Anesthetic Machine for Patients Susceptible to Malignant Hyperthermia

2002· article· en· W2135396750 sur OpenAlexaff
Guy C. Pétroz, Jerrold Lerman

Notice bibliographique

RevueAnesthesiology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInhalation and Respiratory Drug Delivery
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHalothaneMedicineAnestheticIsofluraneAnesthesiaWashoutVolatile anestheticMalignant hyperthermiaCarbon dioxideChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Preparation of anesthetic machines for use with malignant hyperthermia-susceptible (MHS) patients requires that the machines be flushed with clean fresh gas. We investigated the washout of inhalational anesthetics from the KION anesthetic machine. METHODS: In part 1, halothane was circulated through KION anesthetic machines for either 2 or 12 h using a test lung. The times to washout halothane (to 10 parts per million [ppm]) first, from the internal circuitry and second, from the ventilator-patient cassette (without the carbon dioxide absorber) were determined at 5 and 10 l/min fresh gas flow (FGF). In part 2, the rates of washout of halothane or isoflurane from either the KION or Ohmeda Excel 210 machines were compared. The effluent gases were analyzed using calibrated Datex Capnomac Ultima (Helsinki, Finland) and a Miran LB2 Portable Ambient Air Analyzer (Foxboro, Norwalk, CT). RESULTS: Halothane was washed out of the internal circuitry of the KION within 5 min at 10 l/min FGF. Halothane was eliminated from the ventilator-patient cassette in 22 min at the same FGF. The times to reach 10 ppm concentration of halothane and isoflurane in the KION at 10 l/min FGF, 23 to 25 min, was four-fold greater than those in the Ohmeda Excel 210, 6 min. CONCLUSIONS: To prepare the KION anesthetic machine for MHS patients, the machine without the carbon dioxide absorber must be flushed with 10 l/min FGF for at least 25 min to achieve 10 ppm anesthetic concentration. This FGF should be maintained throughout the anesthetic to avoid increases in anesthetic concentration in the FGF.

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 enseignants0,202
Score d'incertitude au seuil0,229

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations28
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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