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Enregistrement W2782598218 · doi:10.2196/resprot.8558

Transitions Between Circulatory States After Out-of-Hospital Cardiac Arrest: Protocol for an Observational, Prospective Cohort Study

2018· article· en· W2782598218 sur OpenAlexvenueno aff
Halvor Langeland, Daniel Bergum, Magnus Løberg, Knut Bjørnstad, Jan Kristian Damås, Tom Eirik Mollnes, Nils Kristian Skjærvold, Pål Klepstad

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCirculatory systemCirculatory collapseHeart failureCardiologyInternal medicineAnesthesiaIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The post cardiac arrest syndrome (PCAS) is responsible for the majority of in-hospital deaths following cardiac arrest (CA). The major elements of PCAS are anoxic brain injury and circulatory failure. OBJECTIVE: This study aimed to investigate the clinical characteristics of circulatory failure and inflammatory responses after out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) and to identify patterns of circulatory and inflammatory responses, which may predict circulatory deterioration in PCAS. METHODS: This study is a single-center cohort study of 50 patients who receive intensive care after OHCA. The patients are followed for 5 days where detailed information from circulatory variables, including measurements by pulmonary artery catheters (PACs), is obtained in high resolution. Blood samples for inflammatory and endothelial biomarkers are taken at inclusion and thereafter daily. Every 10 min, the patients will be assessed and categorized in one of three circulatory categories. These categories are based on mean arterial pressure; heart rate; serum lactate concentrations; superior vena cava oxygen saturation; and need for fluid, vasoactive medications, and other interventions. We will analyze predictors of circulatory failure and their relation to inflammatory biomarkers. RESULTS: Patient inclusion started in January 2016. CONCLUSIONS: This study will obtain advanced hemodynamic data with high resolution during the acute phase of PCAS and will analyze the details in circulatory state transitions related to circulatory failure. We aim to identify early predictors of circulatory deterioration and favorable outcome after CA. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov: NCT02648061; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02648061 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6wVASuOla).

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,004

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 Opus0,234
Tête enseignante GPT0,536
Écart entre enseignants0,302 · 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
GenreProtocole

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

En bref

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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