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Enregistrement W3215879486 · doi:10.1186/s40560-021-00585-1

Non-invasive detection of a femoral-to-radial arterial pressure gradient in intensive care patients with vasoactive agents

2021· article· en· W3215879486 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Intensive Care · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemodynamic Monitoring and Therapy
Établissements canadiensHôpital du Sacré-Cœur de MontréalMontreal Heart InstituteCentre Hospitalier de l’Université de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalCentre intégré universitaire de santé et de services sociaux de la Mauricie-et-du-Centre-du-Québec
Organismes subventionnairesInstitut de Cardiologie de MontréalFondation Institut de Cardiologie de MontréalRichard I. Kaufman Endowment Fund in Anesthesia and Critical Care
Mots-clésRadial arteryMedicineArterial lineBlood pressureFemoral arteryBrachial arteryCardiologyPressure gradientMean arterial pressureInternal medicineIntensive care unitArteryHeart rate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background In patient requiring vasopressors, the radial artery pressure may underestimate the true central aortic pressure leading to unnecessary interventions. When using a femoral and a radial arterial line, this femoral-to-radial arterial pressure gradient (FR-APG) can be detected. Our main objective was to assess the accuracy of non-invasive blood pressure (NIBP) measures; specifically, measuring the gradient between the NIBP obtained at the brachial artery and the radial artery pressure and calculating the non-invasive brachial-to-radial arterial pressure gradient (NIBR-APG) to detect an FR-APG. The secondary objective was to assess the prevalence of the FR-APG in a targeted sample of critically ill patients. Methods Adult patients in an intensive care unit requiring vasopressors and instrumented with a femoral and a radial artery line were selected. We recorded invasive radial and femoral arterial pressure, and brachial NIBP. Measurements were repeated each hour for 2 h. A significant FR-APG (our reference standard) was defined by either a mean arterial pressure (MAP) difference of more than 10 mmHg or a systolic arterial pressure (SAP) difference of more than 25 mmHg. The diagnostic accuracy of the NIBR-APG (our index test) to detect a significant FR-APG was estimated and the prevalence of an FR-APG was measured and correlated with the NIBR-APG. Results Eighty-one patients aged 68 [IQR 58–75] years and an SAPS2 score of 35 (SD 7) were included from which 228 measurements were obtained. A significant FR-APG occurred in 15 patients with a prevalence of 18.5% [95%CI 10.8–28.7%]. Diabetes was significantly associated with a significant FR-APG. The use of a 11 mmHg difference in MAP between the NIBP at the brachial artery and the MAP of the radial artery led to a specificity of 92% [67; 100], a sensitivity of 100% [95%CI 83; 100] and an AUC ROC of 0.93 [95%CI 0.81–0.99] to detect a significant FR-APG. SAP and MAP FR-APG correlated with SAP ( r 2 = 0.36; p < 0.001) and MAP ( r 2 = 0.34; p < 0.001) NIBR-APG. Conclusion NIBR-APG assessment can be used to detect a significant FR-APG which occur in one in every five critically ill patients requiring vasoactive agents.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,709

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,250 · 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