O-212 Non-invasive Estimation Of The Paco2 With Volumetric Capnography In Children Mechanically Ventilated
Notice bibliographique
Résumé
Background In paediatric intensive care unit (PICU), the relationship between end-tidal partial pressure of carbon dioxide (PetCO2) and arterial partial pressure of carbon dioxide (PaCO2) may vary dramatically (PetCO2-PaCO2 difference between -36 and 63 mmHg) (1). The aim of our study was to develop a model using volumetric capnography (VolCap) to better predict PaCO2 in mechanically ventilated children. Material and methods We conducted a prospective clinical study that included all children admitted at Ste-Justine hospital, age 3 kg, mechanically ventilated > 12 h, with an arterial cannula. After literature review, we collected specific data from medical record including demographic data, clinical informations, ventilation, VolCap (NM3, Respironics, Philips, USA) and biological parameters. VoCap was recorded 15 min before an arterial blood gas and analysed breath-by-breath using a specific software (FlowTool, Philips, USA). The predictive model for PaCO2 was developed using a linear multivariable regression with the best determination coefficient (R2). Results 43 children (26 boys, 60%) age of 52 [9–137] months were included. Children with Tidal volume less than 30 ml were excluded because of technical bias in VolCap interpretation by the software. In linear multivariable regression, the best model included the mean airway pressure (p = 0.01), PetCO2 (p2 (p = 0.014) and the capnographic index (100*Slope SIII/Slope SII) (p = 0.003) with a R2= 0.85. Conclusion Our preliminary results show that VoCap can help to improve the non-invasive estimation of PaCO2. Further research is necessary to validate the accuracy of our model. Reference McDonaldet al. Pediatr Crit Care Med 2002;3:244-249
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».