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Enregistrement W2807935690 · doi:10.1186/s12882-018-0938-x

A comparison of temporal artery thermometers with internal blood monitors to measure body temperature during hemodialysis

2018· article· en· W2807935690 sur OpenAlexafffundabout
Meaghan Lunney, Bronwyn Tonelli, Rachel A. Lewis, Natasha Wiebe, Chandra Thomas, Jennifer M. MacRae, Marcello Tonelli

Notice bibliographique

RevueBMC Nephrology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThermal Regulation in Medicine
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta Health Services
Mots-clésMedicineHemodialysisNephrologyInternal medicineMeasure (data warehouse)Cardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Thermometers that measure core (internal) body temperature are the gold standard for monitoring temperature. Despite that most modern hemodialysis machines are equipped with an internal blood monitor that measures core body temperature, current practice is to use peripheral thermometers. A better understanding of how peripheral thermometers compare with the dialysis machine thermometer may help guide practice. METHODS: The study followed a prospective cross-sectional design. Hemodialysis patients were recruited from 2 sites in Calgary, Alberta (April - June 2017). Body temperatures were obtained from peripheral (temporal artery) and dialysis machine thermometers concurrently. Paired t-tests, Bland-Altman plots, and quantile-quantile plots were used to compare measurements from the two devices and to explore potential factors affecting temperature in hemodialysis patients. RESULTS: The mean body temperature of 94 hemodialysis patients measured using the temporal artery thermometer (36.7 °C) was significantly different than the dialysis machine thermometer (36.4 °C); p < 0.001. The mean difference (0.27 °C) appeared to be consistent across average temperature (range: 35.8-37.3 °C). CONCLUSIONS: Temperature measured by the temporal artery thermometer was statistically and clinically higher than that measured by the dialysis machine thermometer. Using the dialysis machine to monitor body temperature may result in more accurate readings and is likely to reduce the purchasing and maintenance costs associated with manual temperature readings, as well as easing the workload for dialysis staff.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,314
Score d'incertitude au seuil0,619

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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