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Enregistrement W4220795566 · doi:10.1097/mcc.0000000000000939

Monitoring during extracorporeal membrane oxygenation

2022· article· en· W4220795566 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Critical Care · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Circulatory Support Devices
Établissements canadiensInstitute of Health Services and Policy ResearchToronto General HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtracorporeal membrane oxygenationModalitiesExtracorporealTreatment modalityOxygenationTherapeutic modalitiesClinical trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Extracorporeal membrane oxygenation (ECMO) offers advanced mechanical support to patients with severe acute respiratory and/or cardiac failure. Ensuring an adequate therapeutic approach as well as prevention of ECMO-associated complications, by means of timely liberation, forms an essential part of standard ECMO care and is only achievable through continuous monitoring and evaluation. This review focus on the cardiorespiratory monitoring tools that can be used to assess and titrate adequacy of ECMO therapy; as well as methods to assess readiness to wean and/or discontinue ECMO support. RECENT FINDINGS: Surrogates of tissue perfusion and near infrared spectroscopy are not standards of care but may provide useful information in select patients. Echocardiography allows to determine cannulas position, evaluate cardiac structures, and function, and diagnose complications. Respiratory monitoring is mandatory to achieve lung protective ventilation and identify early lung recovery, surrogate measurements of respiratory effort and ECMO derived parameters are invaluable in optimally managing ECMO patients. SUMMARY: Novel applications of existing monitoring modalities alongside evolving technological advances enable the advanced monitoring required for safe delivery of ECMO. Liberation trials are necessary to minimize time sensitive ECMO related complications; however, these have yet to be standardized.

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 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)0,000
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 enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil0,738

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,265 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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