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Enregistrement W3008957755 · doi:10.4187/respcare.07240

Oxygen Conservation Methods With Automated Titration

2020· article· en· W3008957755 sur OpenAlexafffund
Stéphane Bourassa, Pierre-Alexandre Bouchard, Marc Dauphin, François Lellouche

Notice bibliographique

RevueRespiratory Care · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensUniversité LavalRoyal Canadian NavyInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de QuébecUniversité de MontréalCanadian Armed Forces
Organismes subventionnairesCanadian Armed Forces
Mots-clésHypoxemiaTitrationOxygenationMedicineOxygenScrollAlgorithmCardiologyInternal medicineComputer sciencePhysicsChemistryEngineeringMechanical engineeringInorganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Oxygen titration is recommended to avoid hyperoxemia and hypoxemia. Automated titration, as well as the [Formula: see text] target, may have an impact on oxygen utilization, with potential logistical effects in emergency and military transportation. We sought to assess the oxygen flow required for different [Formula: see text] targets in spontaneously breathing subjects, and to evaluate individualized automated oxygen titration to maintain stable oxygenation in subjects with COPD and healthy subjects with induced hypoxemia. METHODS: In the first part of the study, oxygen flow was evaluated in hospitalized subjects for different [Formula: see text] targets from 90% to 98%. Oxygen requirements to reach these targets were determined using a device that automatically adjusts oxygen flow every second on the basis of the [Formula: see text] target. In the second part of the study, the same automated oxygen titration method was used to correct hypoxemia in subjects with COPD and in healthy subjects with induced hypoxemia while the subjects wore a gas mask. Oxygen flow, [Formula: see text], and heart rate were continuously recorded. RESULTS: Thirty-six spontaneously breathing hospitalized subjects were included in the first part of the study. Oxygen flow was reduced more than 6-fold when the [Formula: see text] target was decreased from 98% to 90%. The second part of the study included 15 healthy and 9 subjects with stable COPD. In healthy subjects, heterogeneous oxygen flows were required to correct induced hypoxemia (0.2-2.5 L/min). In subjects with COPD, oxygen flow varied from 0 L/min (in 9 of 18 tested conditions) to 2.9 L/min. CONCLUSIONS: Significant reductions in the amount of oxygen delivered could be obtained with optimized [Formula: see text] targets. Oxygen delivery through a gas mask to correct hypoxemia is feasible, and automated oxygen titration may help individualize oxygen administration and reduce oxygen utilization. (ClinicalTrials.gov registration: NCT02782936, NCT02809807.).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,300 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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