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Enregistrement W4391543806 · doi:10.1016/j.xjon.2024.01.016

Determining optimal air leak resolution criteria when using digital pleural drainage device after lung resection

2024· article· en· W4391543806 sur OpenAlexafffund
Mohsen Alayche, Justen Choueiry, Adnan El Adou Mekdachi, Donna E. Maziak, Andrew Seely, Sudhir Sundaresan, Patrick J. Villeneuve, Daniel Jones, William Klement, Sébastien Gilbert

Notice bibliographique

RevueJTCVS Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePleural and Pulmonary Diseases
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term CareUniversity of OttawaOttawa HospitalAmerican Association for Thoracic Surgery
Mots-clésDrainageResectionMedicineLeakLungComputer scienceSurgeryEnvironmental scienceInternal medicineEnvironmental engineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: There is limited clinical evidence to support any specific parenchymal air leak resolution criteria when using digital pleural drainage devices following lung resection. The aim of this study is to determine an optimal air leak resolution criteria, where duration of chest tube drainage is minimized while avoiding complications from premature chest tube removal. Methods: Airflow data averaged at 10-minute intervals was collected prospectively using a digital pleural drainage device (Thopaz; Medela) in 400 patients from 2015 to 2019. All permutations of air leak resolution criteria from <10 to 100 mL/minute for 4 to 12 hours were applied retrospectively to the pleural drainage data to determine air leak duration, and air leak recurrence frequency and volume. Air leak recurrence indicates potential for rather than occurrence of adverse events. Descriptive statistics were used to identify the optimal criteria based on patient safety (low frequency and volume of air leak recurrences), and efficiency (shortest initial air leak duration). Results: < .0001). Conclusions: When using a digital pleural drainage device, a postoperative air leak resolution criteria <50 mL/minute for 8 consecutive hours was associated with the best safety and efficiency profile.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,553
Score d'incertitude au seuil0,629

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 savante0,0010,002
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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