Assessment of Postresuscitation Volume Status by Bioimpedance Analysis in Patients with Sepsis in the Intensive Care Unit: A Pilot Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
Background. Bioimpedance analysis (BIA) is a novel method of assessing a patient's volume status. Objective. We sought to determine the feasibility of using vector length (VL), derived from bioimpedance analysis (BIA), in the assessment of postresuscitation volume status in intensive care unit (ICU) patients with sepsis. Method. This was a prospective observational single-center study. Our primary outcome was feasibility. Secondary clinical outcomes included ventilator status and acute kidney injury. Proof of concept was sought by correlating baseline VL measurements with other known measures of volume status. Results. BIA was feasible to perform in the ICU. We screened 655 patients, identified 78 eligible patients, and approached 64 for consent. We enrolled 60 patients (consent rate of 93.8%) over 12 months. For each 50-unit increase in VL, there was an associated 22% increase in the probability of not requiring invasive mechanical ventilation (IMV) (p = 0.13). Baseline VL correlated with other measures of volume expansion including serum pro-BNP levels, peripheral edema, and central venous pressure (CVP). Conclusion. It is feasible to use BIA to predict postresuscitation volume status and patient-important outcomes in septic ICU patients. Trial Registration. This trial is registered with clinicaltrials.gov NCT01379404 registered on June 7, 2011.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».