Abstract 276: Impact of Skin Color on Accuracy of Capillary Refill Time Measurement by Pulse Oximeter
Notice bibliographique
Résumé
Capillary refill time(CRT) is a non-invasive method to assess tissue perfusion, routinely performed in pediatric practice. Current methods to measure CRT have limitations in objectivity and reproducibility. The measurement depends on clinician’s assessment. New analytic approach using pulse oximeter waveform has been developed. Hypothesis: CRT measured by pulse oximeter device and clinicians(critical care/anesthesiologist attending physicians) were different across skin color and finger thickness. Method: Children(1-12 yr) with different skin color tones (Fitzpatrick scale 1-2:fair, 3-4:medium, 5-6:dark) were recruited. Subjects were randomized to a pulse oximeter either on index/middle finger, and had a total 10 CRT measurements (5 with device, 5 with clinician’s visual assessment, alternating). Waveform analysis was performed with quick compression and release on the pulse oximetry device by clinician. The difference between device and clinician measured CRT was calculated. ANOVA for difference in CRT across 3 skin color categories and across 4 finger thickness. Result: 64 subjects(skin color fair 33, medium 16, dark 15) were recruited (median age 72 m, IQR 42-123m). Out of 640 CRT measurements, 300 pairs had measurable CRTs in both device and clinician. Based on clinician’s measurement, 114 CRTs were >2s and 26 CRTs > 4s. The overall CRT difference was mean 0.97±1.32s. The CRT difference by skin color was fair 0.86±1.35s, medium 0.90±1.31s, dark 1.26±1.22s, p=0.095. Pearson correlation coefficient was all 0.49 (fair 0.31, medium 0.67, and dark 0.41, all p<0.001). There was no significant difference in CRT difference among 4 finger thickness categories(thin to thick); 1.21±1.48s, 0.94±1.48s, 1.12±1.20s, 0.75±1.20s, p=0.108. Conclusion: The difference between device and clinician measured CRT did not vary across the different patient skin color or finger thickness. Device measured CRT may be a helpful indicator for peripheral perfusion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».