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Enregistrement W2996336223 · doi:10.1097/pec.0000000000002019

Determination of the Pretibial Soft Tissue Thickness in Children

2019· article· en· W2996336223 sur OpenAlexaff
Amal Al-Shibli, Rodrick Lim, Naveen Poonai, Victor Istasy, Kangrui Lin, Jennifer Kilgar

Notice bibliographique

RevuePediatric Emergency Care · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone fractures and treatments
Établissements canadiensChildren’s Health Research InstituteChildren's Hospital of Western OntarioLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntraclass correlationBody mass indexUnivariate analysisUltrasoundNuclear medicineRadiologyInternal medicineMultivariate analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The EZ-IO intraosseous (IO) needle is available in 2 needle sizes for children based on the patient weight. To date, there is no published evidence validating the use of weight-based scaling in children. We hypothesized that pretibial subcutaneous tissue thickness (PSTT) does not correspond with patient weight but rather with age and body mass index (BMI). Our objective was to describe the relationship of a patient's PSTT to their weight, age, and BMI in children less than 40 kg. METHOD: One hundred patients who weighed less than 40 kg were recruited prospectively from October 2013 to April 2015 at a tertiary care pediatric emergency department. All sonographic assessments were performed by 1 of 2 emergency physicians certified in point-of-care ultrasound. A single sonographic image was taken over the proximal tibia corresponding to the site of IO insertion. In patients where both sonographers performed independent measurements, a Pearson correlation coefficient was determined. Univariate linear regression was performed to determine the relationship between age, weight, and BMI with PSTT. RESULTS: One hundred participants were recruited and ranged in age from 10 days to 14 years (mean [SD], 5.01 [3.14] years). Fifty-seven percent of participants were male. Patients' weights ranged from 3.5 to 39.3 kg (mean [SD], 21.42 [9.12] kg), and BMI ranged from 12.1 to 45.0 kg/m (mean [SD], 17.31 [4.00]). The mean (SD) PSTT across participants was 0.68 (0.2) cm. The intraclass correlation coefficient for agreement between the 2 sonographers was moderate (intraclass correlation coefficient, 0.602 [confidence interval, 0.385-0.757]). There were significant positive correlations between BMI and PSTT (r = 0.562, P = <0.001) as well as weight and PSTT (r = 0.293, P < 0.003). There was a weak correlation between age and PSTT (0.065, P = 0.521). CONCLUSIONS: Pretibial subcutaneous tissue thickness correlates most strongly with BMI, followed by weight, and weakly with age. Our findings suggest that current IO needle length recommendations should be based on BMI rather than weight. This would suggest that clinicians need to be aware that young patients in particular with large BMIs may pose problems with current weight-based needle length recommendations.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,449

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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