Chemical Heat Packs as an Intervention to Prolong Ultrasound Battery Runtime
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Point-of-care ultrasonography is a burgeoning field of practice and study. Although point-of-care ultrasonography has started to penetrate the field of wilderness medicine, its use in cold environments is often limited by poor battery performance. In the current study, we investigated the effect of chemical foot warmers on battery runtime of handheld ultrasound machines in cold weather. METHODS: This prospective study used a balanced, crossover randomization design to compare handheld ultrasound machines exposed to cold weather with and without the application of chemical foot warmers. Time to power off, ambient temperature, air humidity, and wind speed were recorded for each trial and compared in a mixed-effects model analysis of variance. RESULTS: Ultrasound machines showed significantly decreased functional battery life with decreasing temperature (P<0.01) and increasing wind speed (P=0.01). Addition of the chemical foot warmer resulted in a statistically significant increase in handheld ultrasound machine runtime compared with controls (P<0.001). Overall machine runtime was increased by approximately 21.8 min (95% CI 16.2-27.3). CONCLUSIONS: The application of chemical foot warmers to handheld ultrasound machines exposed to cold environments prolongs usable battery life and, consequently, may allow for extended scanning time in austere and remote environments.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».