An Audit and Comparison of pH, Measured Concentration, and Particulate Matter in Mannitol and Hypertonic Saline Solutions
Notice bibliographique
Résumé
Background: The preferred hyperosmolar therapy remains controversial. Differences in physical properties such as pH and osmolality may be important considerations in hyperosmolar agent selection. We aimed to characterize important physical properties of commercially available hyperosmolar solutions. Methods: We measured pH and concentration in 37 commonly-used hyperosmolar solutions, including 20 and 25% mannitol and 3, 5, 14.6, and 23.4% hypertonic saline. pH was determined digitally and with litmus paper. Concentration was determined by freezing point and vapor pressure osmometry. Salinity/specific gravity was measured with portable refractometry. Particulate matter was analyzed with filtration and light microscopy and with dynamic light scattering nephelometry. Results: pH of all solutions was below physiological range (measured range 4.13–6.80); there was no correlation between pH and solution concentration ( R 2 = 0.005, p = 0.60). Mannitol (mean 5.65, sd 0.94) was less acidic than hypertonic saline (5.16, 0.60). 14/59 (24%) pH measurements and 85/111 concentration measurements were outside manufacturer standards. All 36/36 mannitol concentration measurements were outside standards vs. 48/72 (67%) hypertonic saline ( p < 0.0001). All solutions examined on light microscopy contained crystalline and/or non-crystalline particulate matter up to several hundred microns in diameter. From nephelometry, particulate matter was detected in 20/22 (91%) solutions. Conclusion: We present a novel characterization of mannitol and hypertonic saline. Further research should be undertaken, including research examining development of acidosis following hyperosmolar therapy, the relevance of our findings for dose-response, and the clinical relevance of particulate matter in solution.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».