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Enregistrement W2942738411 · doi:10.1016/j.wem.2019.02.006

Human Responses to 5 Heated Hypothermia Wrap Systems in a Cold Environment

2019· article· en· W2942738411 sur OpenAlexafffund
Ramesh Dutta, Kartik Kulkarni, Alan M. Steinman, Phillip F. Gardiner, Gerren K. McDonald, Gordon G. Giesbrecht

Notice bibliographique

RevueWilderness and Environmental Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThermal Regulation in Medicine
Établissements canadiensUniversity of WinnipegUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Manitoba
Mots-clésShiveringHypothermiaSkin temperatureMedicineThermoregulationCore temperatureSolar gainAnesthesiaChemistryBiomedical engineeringThermalThermodynamicsInternal medicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: We compared the effectiveness of 5 heated hypothermia wrap systems. METHODS: Physiologic and subjective responses were determined in 5 normothermic subjects (1 female) for 5 heated hypothermia wraps (with vapor barrier and chemical heat sources) during 60 min of exposure to a temperature of -22°C. The 5 systems were 1) user-assembled; 2) Doctor Down Rescue Wrap; 3) hypothermia prevention and management kit (HPMK); 4) MARSARS Hypothermia Stabilizer Bag; and 5) Wiggy's Victims Casualty Hypothermia Bag. Core and skin temperature, metabolic heat production, skin heat loss, and body net heat gain were determined. Subjective responses were also evaluated for whole body cold discomfort, overall shivering rating, overall temperature rating, and preferential ranking. RESULTS: The Doctor Down and user-assembled systems were generally more effective, with higher skin temperatures and lower metabolic heat production; they allowed less heat loss, resulting in higher net heat gain (P<0.05). HPMK had the lowest skin temperature and highest shivering heat production and scored worse than the other 4 systems for the "whole body cold discomfort" and "overall temperature" ratings (P<0.05). CONCLUSIONS: The user-assembled and Doctor Down systems were most effective, and subjects were coldest with the HPMK system. However, it is likely that any of the tested systems would be viable options for wilderness responders, and the choice would depend on considerations of cost; volume, as it relates to available space; and weight, as it relates to ability to carry or transport the system to the patient.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,610
Score d'incertitude au seuil0,990

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)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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