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Enregistrement W3135801617 · doi:10.12968/bjon.2021.30.4.230

Central venous pressure monitoring in critical care settings

2021· article· en· W3135801617 sur OpenAlexaff
Barry Hill, Catherine Smith

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Nursing · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemodynamic Monitoring and Therapy
Établissements canadiensUniversity of the Fraser Valley
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCentral venous pressureMedicineCentral venous catheterResuscitationSubclavian veinIntensive care medicineSuperior vena cavaHemodynamicsCritically illCatheterInternal jugular veinCardiologyAnesthesiaSurgeryBlood pressureInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patients who present with acute cardiovascular compromise require haemodynamic monitoring in a critical care unit. Central venous pressure (CVP) is the most frequently used measure to guide fluid resuscitation in critically ill patients. It is most often done via a central venous catheter (CVC) positioned in the right atrium or superior or inferior vena cava as close to the right atrium as possible. The CVC is inserted via the internal jugular vein, subclavian vein or via the femoral vein, depending on the patient and their condition. Complications of CVC placement can be serious, so its risks and benefits need to be considered. Alternative methods to CVC use include transpulmonary thermodilution and transoesophageal Doppler ultrasound. Despite its widespread use, CVP has been challenged in many studies, which have reported it to be a poor predictor of haemodynamic responsiveness. However, it is argued that CVP monitoring provides important physiologic information for the evaluation of haemodynamic instability. Nurses have central roles during catheter insertion and in CVP monitoring, as well as in managing these patients and assessing risks.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 GPT0,351
Écart entre enseignants0,326 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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