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Enregistrement W4220689132 · doi:10.1097/mcc.0000000000000937

Cardiac output monitoring – invasive and noninvasive

2022· review· en· W4220689132 sur OpenAlexaff
Virendra K. Arya, Waiel Al-Moustadi, Vikas Dutta

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Critical Care · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemodynamic Monitoring and Therapy
Établissements canadiensUniversity of ManitobaSt. Boniface Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePulmonary artery catheterCritically illGold standard (test)Intensive careIntensive care medicineClinical PracticeStandard of careCardiac outputCatheterRadiologyCardiologyInternal medicineHemodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: The purpose of this article is to review various contemporary cardiac output (CO) measurement technologies available and their utility in critically ill patients. RECENT FINDINGS: CO measurement devices can be invasive, minimally invasive, or noninvasive depending upon their method of CO measurement. All devices have pros and cons, with pulmonary artery catheter (PAC) being the gold standard. The invasive techniques are more accurate; however, their invasiveness can cause more complications. The noninvasive devices predict CO via mathematical modeling with several assumptions and are thus prone to errors in clinical situations. Recently, PAC has made a comeback into clinical practice especially in cardiac intensive care units (ICUs). Critical care echocardiography (CCE) is an upcoming tool that not only provides CO but also helps in differential diagnosis. Lack of proper training and nonavailability of equipment are the main hindrances to the wide adoption of CCE. SUMMARY: PAC thermodilution for CO measurement is still gold standard and most suitable in patients with cardiac pathology and with experienced user. CCE offers an alternative to thermodilution and is suitable for all ICUs; however, structural training is required.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,300
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,194 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations24
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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