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Enregistrement W3067986826 · doi:10.1093/pch/pxaa068.034

35 DUNN method versus weight based formulae to estimate umbilical arterial and venous catheters position

2020· article· en· W3067986826 sur OpenAlexaff
Maria Helena Correa Salustiano, Sarah Asselin, François Olivier, Sharina Patel, Marc Beltempo

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePosition (finance)CatheterNuclear medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Umbilical arterial catheters (UAC) and umbilical venous catheters (UVC) are frequently used in infants admitted to neonatal intensive care units (NICU). Dunn method (DM) was used in our NICU to calculate length of insertion of UAC/UVC until July 2018, before the adoption of the weight-based formulae (WBF). Objectives Our primary objective was to compare both methods in regards to correct position of UAC/UVC on first attempt. As a secondary objective we assessed the correlation between the tip position of catheters in anteroposterior radiographies (APR) and lateral radiographies (LatR). Design/Methods This is a retrospective cohort study of infants with UAC/UVC inserted in the NICU from 2017-2019. Charts were reviewed for demographic data and catheters position in APR and LatR. The position was considered appropriate if the tip was between thoracic vertebral level (Th)6 and Th9 on APR for UAC and at Th8-Th9 on APR for UVC. Length of insertion of catheters was calculated via DM in one group and WBF in the other. Secondarily, we compared position of catheters on APR and LatR. For statistical analysis we used t student test for continuous data, Chi square test for categorical data and Pearson r for coefficient of correlation(r). Results Among 462 infants with UAC/UVC placed, demographic characteristics in both groups were similar (Table 1). There was a good correlation between APR and LatR for the assessment of UVC and UAC position. Appropriate position on first attempt for UAC was 60% (49/82) with Dunn method and 66% (74/112) with WBF (p=0.67). Appropriate position on first attempt in UVC insertion beyond liver was 36% (46/127) using Dunn method and 43% (67/157) with WBF (p=0.47). Rate of low positioned UVC was significantly lower using WBF compared to Dunn method: 3%(5/157) vs 9% (11/127), (p=0.04). Position of catheters on APR and LatR were well correlated for UVC (n=146, r=0.87, p<0.001) and UAC (n=62, r=0.82, p<0.001). Conclusion No difference was observed for appropriate position of UAC and UVC on first attempt using DM versus WBF. There was significantly less low positioned UVCs with WBF.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,316 · 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'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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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