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Enregistrement W2772406443 · doi:10.1159/000481768

A Simplified Approach to Extravascular Lung Water Assessment Using Point-of-Care Ultrasound in Patients with End-Stage Chronic Renal Failure Undergoing Hemodialysis

2017· article· en· W2772406443 sur OpenAlexafffund
William Beaubien‐Souligny, Maxime Rhéaume, M. Blondin, Shérine El-Barnachawy, Annik Fortier, Jean Éthier, Louis Legault, André Denault

Notice bibliographique

RevueBlood Purification · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound in Clinical Applications
Établissements canadiensMontreal Heart InstituteCentre Hospitalier de l’Université de MontréalCentre Intégré de Santé et Services Sociaux de la GaspésieHôpital du Sacré-Cœur de MontréalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéFondation Institut de Cardiologie de Montréal
Mots-clésHemodialysisMedicinePulmonary edemaQuartileUltrasoundCardiologyInternal medicineLungIntensive care medicineSurgeryRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Fluid overload leading to pulmonary congestion is an important issue in patients undergoing hemodialysis. This study aimed to determine if a simplified method of extravascular lung water assessment using ultrasound provided clinically relevant information. METHODS: This prospective study recruited 47 patients from a single hemodialysis center. Pulmonary ultrasound was performed before and after 2 hemodialysis sessions in 28 regions on the thorax. The B-line score was defined as the percentage regions where B-lines were present. RESULTS: When B-lines were detected before hemodialysis, a significant relationship was found between fluid removal and the change in B-line score. Patients with a B-line score of ≥21.4% (4th quartile) after the second hemodialysis session were more likely to be hospitalized for pulmonary edema or acute coronary syndrome. CONCLUSIONS: A simplified pulmonary assessment using ultrasound provides relevant information about pulmonary congestion in hemodialysis patients and identifies patients at risk of hospitalization for heart-related problems.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,283 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations24
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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