Accuracy and precision of non-invasive cardiac output monitoring by electrical cardiometry: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Cardiac output monitoring is used in critically ill and high-risk surgical patients. Intermittent pulmonary artery thermodilution and transpulmonary thermodilution, considered the gold standard, are invasive and linked to complications. Therefore, many non-invasive cardiac output devices have been developed and studied. One of those is electrical cardiometry. The results of validation studies are conflicting, which emphasize the need for definitive validation of accuracy and precision. We performed a database search of PubMed, Embase, Web of Science and the Cochrane Library of Clinical Trials to identify studies comparing cardiac output measurement by electrical cardiometry and a reference method. Pooled bias, limits of agreement (LoA) and mean percentage error (MPE) were calculated using a random-effects model. A pooled MPE of less than 30% was considered clinically acceptable. A total of 13 studies in adults (620 patients) and 11 studies in pediatrics (603 patients) were included. For adults, pooled bias was 0.03 L min −1 [95% CI − 0.23; 0.29], LoA − 2.78 to 2.84 L min −1 and MPE 48.0%. For pediatrics, pooled bias was − 0.02 L min −1 [95% CI − 0.09; 0.05], LoA − 1.22 to 1.18 L min −1 and MPE 42.0%. Inter-study heterogeneity was high for both adults (I 2 = 93%, p < 0.0001) and pediatrics (I 2 = 86%, p < 0.0001). Despite the low bias for both adults and pediatrics, the MPE was not clinically acceptable. Electrical cardiometry cannot replace thermodilution and transthoracic echocardiography for the measurement of absolute cardiac output values. Future research should explore it’s clinical use and indications.
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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 | 0,020 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».