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Enregistrement W3117340612

Personalizing Tourniquet Pressures – SBP-Based Estimation Methods are Unsafe, Unreliable, and Inconsistent

2019· article· en· W3117340612 sur OpenAlexaff
J. Kerr, James A. McEwen

Notice bibliographique

RevueCMBES Proceedings · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourniquetMedicineBleedBlood pressureAnesthesiaSurgeryInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is well established that unnecessarily high tourniquet pressures are associated with higher probability of patient injuries, and insufficient tourniquet pressures can lead to break-through bleeding and other complications. Measurement of a patient’s limb occlusion pressure (LOP) through the use of an automatic personalized tourniquet system enables the simple and safe application of personalized tourniquet pressures, reducing the risk of tourniquet-related injuries. Doppler ultrasound may be used to measure LOP, however manual measurement of LOP by Doppler is time-consuming and error-prone if attempted by inadequately trained staff. Other methods based on systolic blood pressure (SBP) have been proposed in an attempt to indirectly estimate personalized tourniquet pressures. Such methods include: (1) setting tourniquet pressure as a function of the patient’s SBP, (2) indirectly estimating LOP by using a formula based on SBP and a ‘tissue padding coefficient’. Alternatively, non-personalized fixed tourniquet pressures are used, resulting in pressures that may be hazardously high or low. Data from a previous clinical study involving 143 patients was retrospectively analysed to compare the differences between measured LOP to the recommended pressures of the two SBP-based estimation methods. Results from method (1) using only SBP indicate a predicted bleed-through for 41% of patients, and results from method (2) using SBP and a coefficient indicate an estimated bleed-through rate for 62% of patients. Alternatively, using a non-personalized fixed pressure predicted no bleed-throughs, but resulted in unnecessarily high pressures that were on average 121 mmHg above LOP. This study demonstrates that indirect SBP-based estimation methods recommend unsafe, unreliable, and inconsistent tourniquet pressure settings when compared to the measurement and setting of tourniquet pressures by LOP. The next advances in tourniquet safety will come from widespread adoption of using personalized tourniquet systems to automatically measure LOP, and by personalizing safety margins to further reduce applied tourniquet pressure levels.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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