Heart Rate and Blood Pressure Centile Curves and Distributions by Age of Hospitalized Critically Ill Children
Notice bibliographique
Résumé
Heart rate (HR) and blood pressure (BP) form the basis for monitoring the physiological state of patients. Although norms have been published for healthy and hospitalized children, little is known about their distributions in critically ill children. The objective of this study was to report the distributions of these basic physiological variables in hospitalized critically ill children. Continuous data from bedside monitors were collected and stored at 5-s intervals from 3,677 subjects aged 0-18 years admitted over a period of 30 months to the pediatric and cardiac intensive care units at a large quaternary children's hospital. Approximately 1.13 billion values served to estimate age-specific distributions for these two basic physiological variables: HR and intra-arterial BP. Centile curves were derived from the sample distributions and compared to common reference ranges. Properties such as kurtosis and skewness of these distributions are described. In comparison to previously published reference ranges, we show that children in these settings exhibit markedly higher HRs than their healthy counterparts or children hospitalized on in-patient wards. We also compared commonly used published estimates of hypotension in children (e.g., the PALS guidelines) to the values we derived from critically ill children. This is a first study reporting the distributions of basic physiological variables in children in the pediatric intensive care settings, and the percentiles derived may serve as useful references for bedside clinicians and clinical trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».