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Enregistrement W3029877512 · doi:10.1159/000508125

Extracorporeal Blood Purification and Organ Support in the Critically Ill Patient during COVID-19 Pandemic: Expert Review and Recommendation

2020· review· en· W3029877512 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBlood Purification · 2020
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Circulatory Support Devices
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntensive care medicineExtracorporealMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Organ dysfunctionCritically illPandemicExtracorporeal membrane oxygenationOrgan systemDiseaseImmunologyInfectious disease (medical specialty)SurgeryInternal medicineSepsis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Critically ill COVID-19 patients are generally admitted to the ICU for respiratory insufficiency which can evolve into a multiple-organ dysfunction syndrome requiring extracorporeal organ support. Ongoing advances in technology and science and progress in information technology support the development of integrated multi-organ support platforms for personalized treatment according to the changing needs of the patient. Based on pathophysiological derangements observed in COVID-19 patients, a rationale emerges for sequential extracorporeal therapies designed to remove inflammatory mediators and support different organ systems. In the absence of vaccines or direct therapy for COVID-19, extracorporeal therapies could represent an option to prevent organ failure and improve survival. The enormous demand in care for COVID-19 patients requires an immediate response from the scientific community. Thus, a detailed review of the available technology is provided by experts followed by a series of recommendation based on current experience and opinions, while waiting for generation of robust evidence from trials.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,260 · 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