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Enregistrement W2143521469 · doi:10.1093/bja/aeu086

Theoretical modelling of fibrinogen supplementation with therapeutic plasma, cryoprecipitate, or fibrinogen concentrate

2014· article· en· W2143521469 sur OpenAlexaff
P. Collins, Cristina Solomon, Ken Sutor, Daniel J. Crispin, Gerald Hochleitner, Sandro Rizoli, Herbert Schöchl, Martin Schreiber, Marco Ranucci

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Anaesthesia · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma, Hemostasis, Coagulopathy, Resuscitation
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCSL Behring
Mots-clésCryoprecipitateFibrinogenPlasma volumeChemistryMedicineBiomedical engineeringInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: We aimed to create a theoretical tool to model the effect of three haemostatic agents containing fibrinogen (therapeutic plasma, cryoprecipitate, and fibrinogen concentrate) on the patient's plasma fibrinogen level. METHODS: A mathematical model was developed step-wise. The relationship between the amount of haemostatic agent and plasma fibrinogen level was plotted for each agent. A fibrinogen concentration simulator (FCS(amount)) was developed, where the amount of haemostatic agent was calculated from patient characteristics, agent characteristics, and target plasma fibrinogen level. Refinements were introduced so that (i) FCS(amount) would account for in vivo fibrinogen recovery, (ii) circulatory volume would not increase ad infinitum with increasing amounts, and (iii) red blood cells would be included in the simulation if haematocrit decreased below a certain level. A second FCS (FCS(level)) was created to calculate fibrinogen levels resulting from specified amounts of haemostatic agents. RESULTS: Fibrinogen concentration in haemostatic agents has a critical impact on their ability to increase patients' fibrinogen levels. If the target plasma fibrinogen level approaches the concentration of the fibrinogen source, the required amounts increase exponentially; it is impossible to achieve a target above the concentration of the fibrinogen source. CONCLUSIONS: We successfully developed two theoretical tools answering the questions: 'How much therapeutic plasma, cryoprecipitate, or fibrinogen concentrate would be needed to achieve a specified target fibrinogen level?' and 'What would be the resultant fibrinogen level for a specified amount of haemostatic agent?' The current tools are not intended for clinical application, but they are potentially useful for educational purposes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0060,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations131
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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