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Enregistrement W4389097504 · doi:10.24908/pocus.v8i2.16545

Carotid Flow Time Compared with Invasive Monitoring as a Predictor of Volume Responsiveness in ICU patients

2023· article· en· W4389097504 sur OpenAlexaffvenue
Tomislav Jelić, Jordan Chenkin

Notice bibliographique

RevuePOCUS Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemodynamic Monitoring and Therapy
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePulmonary artery catheterPulmonary arteryCarotid arteriesCardiologyCatheterCardiac outputInternal medicineIntensive care unitGold standard (test)Correlation coefficientAnesthesiaHemodynamicsRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: Identifying patients who will have an increase in their cardiac output from volume administration is difficult to identify. We propose the use of carotid flow time, which is a non-invasive means to determine if a patient is volume responsive. Methods: Patients admitted to a critical care unit with a pulmonary artery catheter in place were enrolled. We perform a carotid flow time and pulmonary artery catheter measurement of cardiac output pre and post-passive leg raise and comparing the two. An increase of 10% change in the pre- vs. post-passive leg raise measurement would be indicative of a patient who is volume responsive. Results: We identified 8 patients who were volume responsive as determined by the gold standard pulmonary artery catheter. The sensitivity 87.5% and specificity 90.9%. Pearson correlation coefficient between PA-CO measurements and CFT was r=0.8316, indicative of strong correlation between the two measurements. Conclusion: In our patient sample of critically ill patients with pulmonary artery catheters, we found a strong correlation between corrected carotid flow times and cardiac output measurements from pulmonary artery catheters.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,252 · 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'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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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