Ultrasound assessment of gastric volumes of thick fluids
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Enteral nutrition is essential in the treatment of critically ill patients. Current methods to monitor enteral nutrition such as aspiration of residual volume may be inaccurate. Gastric ultrasonography estimates total gastric fluid volume using the Perlas model, but this model is validated for clear fluids only, and its accuracy for measuring thick fluids is unknown. OBJECTIVES: The primary aim of this study was to evaluate the Perlas model for gastric volume estimation of enteral nutrition, a thick fluid product. DESIGN: A single-centre, single blinded, randomised controlled study. SETTING: Single university hospital, from May to July 2019. PARTICIPANTS: Seventy-two healthy fasted volunteers were randomly allocated to different fluid volume groups. INTERVENTION: Participants randomly ingested predetermined volumes between 50 and 400 ml of a feeding-drink (Nutricia Nutridrink). Following a standardised gastric ultrasound scanning protocol, a blinded sonographer measured the antral cross-sectional area in the supine and right-lateral decubitus positions. MAIN OUTCOME MEASURES: Measurements were performed at baseline, 5 min postingestion and 20 min postingestion. Gastric volumes were predicted using the previously established Perlas model and compared with total gastric fluid volumes after ingestion of the study drink. RESULTS: The Perlas model underestimated the volume of thick gastric fluid and yielded a suboptimal fit for our data. However, antral cross-sectional area and total gastric thick fluid volumes were significantly correlated (Pearson's correlation coefficient 0.73, P < 0.01). A new model was fitted to predict gastric volumes of thick fluids, using the antral cross-sectional area (cm2) in the right-lateral decubitus position: Volume (ml) = 79.38 + 13.32 x right-lateral cross-sectional area. CONCLUSION: The Perlas model for clear gastric fluid volume estimation is suboptimal for thick fluid volume assessment and an alternative model is presented. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: Netherlands Trial Register Trial NL7677, Registration date: 16 April 2019; https://www.trialregister.nl/trial/7677.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».