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Enregistrement W2259326234

Respiratory Monitoring Practices During Procedural Sedation and Analgesia in the Cardiac Catheterisation Lab Could Be Enhanced by Using Capnography to Assess Ventilation

2012· article· en· W2259326234 sur OpenAlexaboutno aff
Aaron Conway, John Rolley, Paul Fulbrook, Karen Page

Notice bibliographique

RevueSigma Theta Tau International's 23rd International Nursing Research Congress · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemodynamic Monitoring and Therapy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSedationCapnographyRespiratory rateCardiologyHeart rateCoronary artery diseaseAnesthesiaInternal medicineStroke (engine)Blood pressure
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report on the risk profile of the first 262 (target of 320 now recruited) patients. Results: At discharge, mean age was 71± 11 years and 53% are male, with 68% and 32% being initially managed as “rate” versus “rhythm” control (mean heart rate 77± 16 versus 72± 16 beats/minute). Common comorbidity includes hypertension (73%), coronary artery disease (34%), type 2 diabetes (32%) and stroke (13%). On echocardiography, 89% had left atrial enlargement. Median CHA2DS2-VASc score at baseline was 3 (IQR 0–8).Montreal Cognitive Assessment scores (mean 23± 4) at baseline showed 70% had mild cognitive impairment likely to impair the ability to self-care. Continuous 24 hour ECG Holter monitoring at the intervention home visit revealed that only 50 (47%) had controlled heart rate while 31% and 22%, respectively, had uncontrolled or labile rate or rhythm control. Clinically significant arrhythmias were identified in 49% of intervention patients. Conclusions: The conundrum of maximising the benefit of potentially harmful therapeutics in high-risk AF patients is obvious. The potential for the SAFETY intervention to achieve a balanced approach to management and, therefore, reduce morbidity and mortality relative to usual post-discharge care is also obvious. http://dx.doi.org/10.1016/j.hlc.2012.05.702

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,136
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,333 · 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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