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Enregistrement W4210876885 · doi:10.1136/archdischild-2021-323271

Haemodynamic changes with varying chest compression rates in asphyxiated piglets

2022· article· en· W4210876885 sur OpenAlexaff
Marlies Bruckner, Mattias Neset, Megan O’Reilly, Tze-Fun Lee, Po‐Yin Cheung, Georg M. Schmölzer

Notice bibliographique

RevueArchives of Disease in Childhood Fetal & Neonatal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensRoyal Alexandra HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesLaerdal Foundation for Acute Medicine
Mots-clésMedicineHemodynamicsHeart rateAnesthesiaCardiopulmonary resuscitationCardiac outputStroke volumeVentricleBlood pressureResuscitationBlood flowCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Current neonatal resuscitation guidelines recommend that chest compressions (CCs) be delivered at a rate of 90/min. The aim of the study was to investigate the haemodynamic effects of different CC rates in a neonatal piglet model. Methods Six asphyxiated piglets were randomised to CC with rates of 60/min, 90/min, 120/min, 150/min and 180/min for 1 min at each rate. CCs superimposed with sustained inflations were performed with an automated CC machine. Results Six newborn piglets (age 0–3 days, weight 2.0–2.3 kg) were included in the study. Overall, there was a gradual increase in stroke volume, minimum and maximum rate of left ventricle pressure change (dp/dtmin and dp/dtmax), and carotid blood flow until CC rate of 150/min, with a level-off effect at a CC rate of 180/min. However, cardiac output continued to increase with the highest being at a CC rate of 180/min. Conclusion Rate of CC was associated with changes in haemodynamic parameters during cardiopulmonary resuscitation. CC rate of 150–180/min during CC resulted in the highest cardiac output and arterial blood pressure. Trial registration number Preclincialtrials.eu PCTE0000249.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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