An Exploratory Retrospective Study of Factors Affecting Energy Expenditure in Critically Ill Children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Accurate measurement of energy expenditure is not widely available. Patient and clinical factors associated with energy expenditure have been poorly explored, leading to errors in estimation formulae. The objective of this study was to determine clinical factors associated with measured energy expenditure (MEE), expressed in kcal/kg/d, in critically ill children. METHODS: This was a retrospective study at 2 Canadian pediatric intensive care units (ICUs). Patients were mechanically ventilated children who had 1 or more MEE using indirect calorimetry. Associations between MEE and 28 clinical factors were evaluated in univariate regression and 16 factors in a multivariate regression model accounting for repeated measurements. RESULTS: Data from 239 patients (279 measurements) were analyzed. Median (Q1, Q3) MEE was 34.8 (26.8, 46.2) kcal/kg/d. MEE was significantly associated with weight, heart rate, diastolic blood pressure, ICU day of indirect calorimetry (P = 0.004), minute ventilation, vasoactive inotropic score (P = 0.004), opioids, chloral hydrate, dexmedetomidine, inhaled salbutamol (P = 0.02), and propofol dose (all P < 0.0001 unless otherwise specified) in the final multivariate regression model. CONCLUSIONS: This study demonstrated association between MEE (kcal/kg/d) and factors not previously explored in pediatric critical illness. Further evaluation of these factors to confirm associations and more precisely quantify the magnitude of effect is required to support refinement of formulae to estimate energy expenditure.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».