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Enregistrement W4399367277 · doi:10.17305/bb.2024.10585

PRODIGY score predicts respiratory depression in the post-anesthesia care unit: A post-hoc analysis

2024· article· en· W4399367277 sur OpenAlex
Anuradha Kanaparthi, Francis Chung, Peter R. Lichtenthal, Juraj Šprung, Toby N. Weingarten

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBiomolecules and Biomedicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPost-hoc analysisDepression (economics)Post hocMedicineAnesthesiaRespiratory systemInternal medicineEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surgical patients who experience respiratory depressive episodes (RDEs) during their post-anesthesia care unit (PACU) admission are at a higher risk of developing subsequent respiratory complications in general care wards. A risk assessment tool for PACU RDEs has not been previously assessed. The PRediction of Opioid-induced respiratory Depression In patients monitored by capnoGraphY (PRODIGY) score is an assessment tool that uses baseline patient variables to categorize patients into low, intermediate, or high risk groups for RDEs in general care wards. This study assessed whether PRODIGY groups are associated with PACU RDEs. This analysis utilized data from a previous observational trial of PACU RDEs detected by capnography. PRODIGY scores were retrospectively calculated, and the number and duration of respiratory alerts were compared among PRODIGY groups. Twenty-six (29.9%) patients were classified as low risk, 29 (33.3%) as intermediate risk, and 32 (36.8%) as high risk. A total of 3,580 alerts were recorded in the PACU, 47% of which were apnea episodes lasting ≥ 10 seconds. The total number and duration of alerts were highest in high risk group patients (median 56 [IQR 12 - 87] alerts per patient vs 22 [9 - 37] in low risk and 26 [13 - 42] in intermediate risk patients, P = 0.035; 303 [123 - 885] seconds vs 177 [30 - 779] in low risk and 301 [168 - 703] in intermediate risk patients, P = 0.042). Poisson regression analysis indicated that the rate of RDEs in the high PRODIGY risk group was higher than in the intermediate (rate ratio estimate = 2.01 [95% CI 1.86 - 2.18], P < 0.001) and low (rate ratio estimate = 2.25 [95% confidence interval 2.07 - 2.45], P < 0.001) risk groups. This analysis suggests that the PRODIGY score may be useful in assessing the risk of PACU RDEs. Trial Registration: https://www.clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02707003.

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.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,610
Score d'incertitude au seuil0,615

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,271 · 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