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Enregistrement W2903261741 · doi:10.1097/pcc.0000000000001818

Fluid Management Practices After Surgery for Congenital Heart Disease: A Worldwide Survey*

2018· article· en· W2903261741 sur OpenAlexaff
Jan Hanot, Adil R. Dingankar, V. Ben Sivarajan, Cathy Sheppard, Dominic Cave, Gonzalo Garcia Guerra

Notice bibliographique

RevuePediatric Critical Care Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma, Hemostasis, Coagulopathy, Resuscitation
Établissements canadiensStollery Children's HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntensive careResuscitationIntensive care medicineEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To determine common practice for fluid management after cardiac surgery for congenital heart disease among pediatric cardiac intensivists. DESIGN: A survey consisting of 17 questions about fluid management practices after pediatric cardiac surgery. Distribution was done by email, social media, World Federation of Pediatric Intensive and Critical Care Societies website, and World Federation of Pediatric Intensive and Critical Care Societies newsletter using the electronic survey distribution and collection system Research Electronic Data Capture. SETTING: PICUs around the world. SUBJECTS: Pediatric intensivists managing children after surgery for congenital heart disease. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: One-hundred eight responses from 18 countries and six continents were received. The most common prescribed fluids for IV maintenance are isotonic solutions, mainly NaCl 0.9% (42%); followed by hypotonic fluids (33%) and balanced crystalloids solutions (14%). The majority of the respondents limit total fluid intake to 50% during the first 24 hours after cardiac surgery. The most frequently used fluid as first choice for resuscitation is NaCl 0.9% (44%), the second most frequent choice are colloids (27%). Furthermore, 64% of respondents switch to a second fluid for ongoing resuscitation, 76% of these choose a colloid. Albumin 5% is the most commonly used colloid (61%). Almost all respondents (96%) agree there is a need for research on this topic. CONCLUSIONS: Our survey demonstrates great variation in fluid management practices, not only for maintenance fluids but also for volume resuscitation. Despite the lack of evidence, colloids are frequently administered. The results highlight the need for further research and evidence-based guidelines on this topic.

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)0,002
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,320 · 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

Citations25
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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