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Enregistrement W2606742925 · doi:10.1016/j.hrtlng.2017.03.001

The esophageal cooling device: A new temperature control tool in the intensivist's arsenal

2017· article· en· W2606742925 sur OpenAlexaff
Ahmed Hegazy, Danielle M. Lapierre, Ron Butler, Janet Martin, Eyad Althenayan

Notice bibliographique

RevueHeart & Lung · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntensivistHypothermiaModalitiesAnesthesiaModality (human–computer interaction)Intensive care medicineIntensive care unitEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Therapeutic hypothermia has been demonstrated to improve neurological outcome in comatose survivors of cardiac arrest. Current temperature control modalities however, have several limitations. Exploring innovative methods of temperature management has become a necessity. METHODS: We describe the first use of a novel esophageal cooling device as a sole modality for hypothermia induction, maintenance and rewarming in a series of four postcardiac arrest patients. The device was inserted in a manner similar to standard orogastric tubes and connected to an external heat exchange unit. RESULTS: A mean cooling rate of 0.42 °C/hr (SD ± 0.26) was observed. An average of 4 hr 24 min (SD ± 2 hr 6 min) was required to reach target temperature, and this was maintained 90.25% (SD ± 16.20%) of the hypothermia protocol duration. No adverse events related to device use were encountered. Questionnaires administered to ICU nursing staff regarding ease-of-use of the device and its performance were rated as favorable. CONCLUSIONS: When used as a sole modality, objective performance parameters of the esophageal-cooling device were found to be comparable to standard temperature control methods. More research is required to further quantify efficacy, safety, assess utility in other patient populations, and examine patient outcomes with device use in comparison to standard temperature control modalities.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,294 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations27
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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