Predicting episodes of hypotension by continuous blood volume monitoring among critically ill patients in acute renal failure on intermittent hemodialysis.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acute renal failure (ARF) develops in 23% of all critically ill patients. Hypotension occurs in 25% to 50% of patients during intermittent hemodialysis (IHD) for ARF. Blood volume (BV) monitoring has been used in chronic renal failure, with limited use in ARF during IHD. Continuous BV monitoring in the stable critically ill patient with ARF could predict, and possibly prevent, development of hypotensive episodes. METHODS: This prospective observational study examined the relationship of BV and BV slopes to hypotension in 11 critically ill adults with ARF over three consecutive IHD Runs. The hypothesis was that there is a patient-specific critical BV and/or a specific BV slope that indicates forthcoming hypotension. RESULTS: The incidence of hypotension, according to mean arterial pressure < 70 mmHg, was 70%. No relationship was found between BV and blood pressure, and occurrence of hypotension in critically ill patients with ARF on IHD. CONCLUSION: Monitoring BV was not shown to predict hypotension in this cohort dialyzed via central venous catheters.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».