Notice bibliographique
Résumé
Background and aims: whether PLR is equally useful in the critically ill pediatric population is unknown. Aims: To assess whether the passive leg raising test can assist in predicting fluid responsiveness in pediatric patients. Methods: 40 patients admitted to the pediatric intensive care unit aged 1 month to 12.5 years.The continuous non-invasive Cheetah NICOM monitor hemodynamic parameters at intervals. PLR was performed of raising the legs to a 45°angle for 3 minutes. Five minutes after lowering the legs to baseline position, a 10 mL/kg bolus of 0.9% physiologic saline solution was administered within 10 minutes to assess actual fluid responsiveness. The patients were divided into 3 groups by ages, which were age ≤3 years (n=13), 3 < age. Results: the threshold values of an increase in cardiac output of passive leg raising (7.5%-10%) and fluid bolus (12.5%-15%) for responders. a sensitivity of 65% and specificity of 85%. In ≤ 3 year-old children, the acquired value of PLR Threshold and FB Threshold are 10% and 15% with high sensitivity and specificity. In the age of 3 to 6 years children, PLR threshold and FB Threshold value should be selected 5%, to reach a higher sensitivity and specificity. In children ≥ 6 years old, the value of PLR threshold should be selected by 10% and 15% to FB Threshold. Conclusions: Cardiac output changes after PLR can be helpful in predicting fluid expansion in pediatric patients. For obtaining better sensitivity and specificity, different ages may be selected different cutoff values.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,512 | 0,403 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».