Abstract P-253: SALIVARY MELATONIN DETERMINATION HAS POOR FEASIBILITY IN CRITICALLY ILL CHILDREN
Notice bibliographique
Résumé
Aims & Objectives: Melatonin secretion patterns in critically ill children are poorly understood. We performed this study to examine the feasibility of salivary melatonin determination in critically ill children, defining feasibility as successful sample acquisition and analysis on >75% of children tested. Methods Prospective, observational study of children admitted to the PICU who had access for blood work and PRISM III of ≥1. Salivary (1mL) and serum (2mL) samples were collected at 3am; saliva by spitting or sublingual suction, with oral care restricted for 30 minutes prior. Samples were stored at -80oC, and were determined in duplicate by direct ELISA. Results Salivary samples were attempted in 46 patients with median age of 84.0 (IQR = 148.4) months, and median PRISM III of 10 (IQR=8). Sample was unobtainable in 15 (33%) patients because of insufficient saliva (n=12), no cooperation (n=2), or bloody/mucousy sample (n=1). Comparing children with and without a sample, there was no difference in median age (p=0.38), PRISM III (p=0.94), or proportion who were mechanically ventilated (25/31 versus 10/15 respectively, p=0.46). Of the samples taken, 13 salivary melatonin levels were out of the detection range of the commercially-available ELISA kit (11 too high, 2 too low). For the remaining 18, median salivary melatonin was 19.4pg/mL (IQR=27.5pg/mL). Correlation with serum melatonin was non-significant (n=8, median 19.3 [IQR=35.6]pg/mL, Pearson’s r = 0.57, p=0.14). Conclusions Saliva samples are difficult to obtain in critically ill children. Salivary melatonin determination has poor feasibility in critically ill children, and correlation with serum melatonin requires further investigation.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».