Correlation between gastric residual volumes and markers of gastric emptying: A post hoc analysis of a randomized clinical trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The correlation between gastric residual volumes (GRVs) and markers of gastric emptying (GE) in critically ill patients is unclear. This particularly applies to critically ill surgical patients, as they are underrepresented in previous studies. METHODS: We conducted a post hoc analysis of a multicenter trial that investigated the effectiveness of a promotility drug. Pharmacokinetic markers of GE (3-O-methylglucose [3-OMG] and acetaminophen) were correlated with GRV measurements. High GRV was defined as one episode of >400 ml or two consecutive episodes of >250 ml, and delayed GE was defined as <20th percentile of the pharmacokinetic GE marker that had the strongest correlation with GE. RESULTS: Of 77 patients, 8 (10.4%) had high GRV, and 15 (19.5%) had delayed GE. The 3-OMG concentration at 60 min had the strongest correlation with GRV (ρ = -0.631), and high GRV had low sensitivity (46.7%) but high specificity (98.4%) in discriminating delayed GE. The positive (87.5%) and negative (88.4%) predictive values were similar. Compared with medical patients, surgical patients (n = 14, 18.2%), had a significantly higher incidence of high GRV (29% vs 6%, P = .032) and a trend toward delayed GE (36% vs 16%, P = .132). CONCLUSION: GRV reflects GE, and high GRV is an acceptable surrogate marker of delayed GE. From our preliminary observation, surgical patients may have a higher risk of high GRV and delayed GE. In summary, GRV should be monitored to determine whether complex investigations or therapeutic interventions are warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,035 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».