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Enregistrement W4205935288 · doi:10.1186/s13104-021-05896-y

Carotid artery velocity time integral and corrected flow time measured by a wearable Doppler ultrasound detect stroke volume rise from simulated hemorrhage to transfusion

2022· article· en· W4205935288 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.

Notice bibliographique

RevueBMC Research Notes · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemodynamic Monitoring and Therapy
Établissements canadiensNOSM UniversityHealth Sciences NorthUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesU.S. Department of Defense
Mots-clésMedicineDoppler effectStroke (engine)Stroke volumeCommon carotid arteryUltrasoundCarotid arteriesVolume (thermodynamics)UltrasonographyCardiologyRadiologyHeart rateBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Doppler ultrasonography of the common carotid artery is used to infer stroke volume change and a wearable Doppler ultrasound has been designed to improve this workflow. Previously, in a human model of hemorrhage and resuscitation comprising approximately 50,000 cardiac cycles, we found a strong, linear correlation between changing stroke volume, and measures from the carotid Doppler signal, however, optimal Doppler thresholds for detecting a 10% stroke volume change were not reported. In this Research Note, we present these thresholds, their sensitivities, specificities and areas under their receiver operator curves (AUROC). RESULTS: Augmentation of carotid artery maximum velocity time integral and corrected flowtime by 18% and 4%, respectively, accurately captured 10% stroke volume rise. The sensitivity and specificity for these thresholds were identical at 89% and 100%. These data are similar to previous investigations in healthy volunteers monitored by the wearable ultrasound.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,823
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,270 · 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