Determination of the Pretibial Soft Tissue Thickness in Children
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».