Accuracy and precision of transcutaneous carbon dioxide monitoring: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Transcutaneous carbon dioxide (TcCO2) monitoring is a non-invasive alternative to arterial blood sampling. The aim of this review was to determine the accuracy and precision of TcCO2 measurements. Methods Medline and EMBASE (2000–2016) were searched for studies that reported on a measurement of PaCO2 that coincided with a measurement of TcCO2. Study selection and quality assessment (using the revised Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies tool (QUADAS-2)) were performed independently. The Grading Quality of Evidence and Strength of Recommendation approach was used to summarise the strength of the body of evidence. Pooled estimates of the mean bias between TcCO2 and PaCO2 and limits of agreement with outer 95% CIs (termed population limits of agreement) were calculated. Results The mean bias was −0.1 mm Hg and the population limits of agreement were −15 to 15 mm Hg for 7021 paired measurements taken from 2817 participants in 73 studies, which was outside of the clinically acceptable range (7.5 mm Hg). The lowest PaCO2 reported in the studies was 18 mm Hg and the highest was 103 mm Hg. The major sources of inconsistency were sensor location and temperature. The population limits of agreement were within the clinically acceptable range across 3974 paired measurements from 1786 participants in 44 studies that applied the sensor to the earlobe using the TOSCA and Sentec devices (−6 to 6 mm Hg). Conclusion There are substantial differences between TcCO2 and PaCO2 depending on the context in which this technology is used. TcCO2 sensors should preferentially be applied to the earlobe and users should consider setting the temperature of the sensor higher than 42°C when monitoring at other sites. Systematic review registration number PROSPERO; CRD42017057450.
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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 | 0,049 | 0,123 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».