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Enregistrement W2507229858 · doi:10.1097/mcp.0000000000000320

Noninvasive monitoring of CO2 during polysomnography

2016· review· en· W2507229858 sur OpenAlexaff
Christopher A. Gerdung, Adetayo Adeleye, Valerie G. Kirk

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Pulmonary Medicine · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePolysomnographyHypercapniaCapnographyHypoventilationGold standard (test)Intensive care medicineSleep (system call)BreathingObesity hypoventilation syndromeArterial bloodAnesthesiaObstructive sleep apneaRespiratory systemInternal medicineApnea

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Sleep-related breathing disorders are complex conditions that require the integration of clinical and sleep laboratory findings to support a diagnosis. Analysis of carbon dioxide (CO2) levels during sleep provides important additional information to the clinician that is not obtained from other polysomnographic indices, and that may have a direct impact on both diagnosis and patient mortality. Although arterial blood gas (ABG) is considered the gold standard for assessing PaCO2 levels, there are numerous drawbacks. Noninvasive methods for PaCO2 estimation include end-tidal and transcutaneous monitoring, which allow for continuous monitoring of trends. RECENT FINDINGS: Review of the recent literature suggests that transcutaneous methods correlate strongly with PaCO2 levels and can provide an accurate surrogate in replacement of ABGs. End-tidal methods provide breath to breath information that can be used to assess hypoventilation; however, they have more variability, especially in patients with increased dead space and small tidal volumes. To date, however, there are limited studies investigating noninvasive CO2 monitoring during sleep. SUMMARY: Given the benefits of CO2 monitoring and the importance of assessing for hypercapnia, noninvasive continuous CO2 monitoring should be considered for all patients undergoing polysomnography.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,878
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,313 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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