Hypotension During Vasopressor Infusion Occurs in Predictable Clusters: A Multicenter Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Published evidence indicates that mean arterial pressure (MAP) below a goal range (hypotension) is associated with worse outcomes, though MAP management failures are common. We sought to characterize hypotension occurrences in ICUs and consider the implications for MAP management. Methods: Retrospective analysis of 3 hospitals’ cohorts of adult ICU patients during continuous vasopressor infusion. Two cohorts were general, mixed ICU patients and one was exclusively acute spinal cord injury patients. “Hypotension-clusters” were defined where there were ≥10 min of cumulative hypotension over a 60-min period and “constant hypotension” was ≥10 continuous minutes. Trend analysis was performed (predicting future MAP using 14 min of preceding MAP data) to understand which hypotension-clusters could likely have been predicted by clinician awareness of MAP trends. Results: In cohorts of 155, 66, and 16 ICU stays, respectively, the majority of hypotension occurred within the hypotension-clusters. Failures to keep MAP above the hypotension threshold were notable in the bottom quartiles of each cohort, with hypotension durations of 436, 167, and 468 min, respectively, occurring within hypotension-clusters per day. Mean arterial pressure trend analysis identified most hypotension-clusters before any constant hypotension occurred (81.2%-93.6% sensitivity, range). The positive predictive value of hypotension predictions ranged from 51.4% to 72.9%. Conclusions: Across 3 cohorts, most hypotension occurred in temporal clusters of hypotension that were usually predictable from extrapolation of MAP trends.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».