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Enregistrement W2188635874 · doi:10.25011/cim.v38i6.26201

Feasibility and safety of continuous glucose monitoring systems in acute myocardial infarction subjects undergoing primary percutaneous coronary interventions

2015· article· en· W2188635874 sur OpenAlexvenueno aff
Jianwei Zhang, Lingjie He, Shujun Cao, YU Xiao-wei, Qing Yang, Shiwei Yang, Yujie Zhou

Notice bibliographique

RevueClinical and investigative medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHyperglycemia and glycemic control in critically ill and hospitalized patients
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMyocardial infarctionCardiologyInternal medicinePercutaneousPsychological interventionPercutaneous coronary interventionIntensive care medicineEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The purpose of this study was to evaluate the feasibility and safety of continuous glucose monitoring systems (CGMS) in ST segment elevation myocardial infarction (STEMI) patients undergoing primary percutaneous coronary interventions (p-PCI) in coronary care units (CCU). METHODS: CGMS was performed for 3 days during CCU hospitalization for each of the subjects. The correlation between glucose values, recorded with CGMS, and finger-stick capillary glucose values was examined. The parameters and safety of CGMS were also investigated. RESULTS: Data from 219 subjects were included in the statistical analysis. Correlation analysis showed a strong positive correlation between interstitial glucose values recorded by CGMS and the corresponding capillary glucose values (P<0.001). The daytime mean blood glucose (MBG), the nighttime MBG and PT7.8 were the highest in the first day of CGMS compared with the second and third day. Furthermore, there were no indications of major hemorrhage or hematoma at the site of sensor insertion. Any adverse events were mild. CONCLUSIONS: CGMS glucose values are relatively accurate and reliable. CGMS were safe and can be used as a tool to detect trends in glucose levels and to predict upcoming glucose excursions in STEMI patients undergoing p-PCI.

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)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,220 · 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'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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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