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Enregistrement W4399393781 · doi:10.1038/s41372-024-02018-x

A prospective evaluation of tibial insertion sites for intraosseous needles to gain vascular access in Asian neonates

2024· article· en· W4399393781 sur OpenAlexaff
Chutima Sengasai, Preeyacha Pacharn, Bosco Paes, Ratchada Kitsommart

Notice bibliographique

RevueJournal of Perinatology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReconstructive Surgery and Microvascular Techniques
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesFaculty of Medicine Siriraj Hospital, Mahidol UniversityMahidol University
Mots-clésMedicineCadaverNuclear medicineProspective cohort studySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To determine the appropriate intraosseous (IO) needle insertion site, optimal depth and success using a drill-assisted device (DAD) versus a manually inserted needle (MIN). METHODS: Computed tomography scans of neonatal cadavers were analyzed. Success was based on tibial needle tip placement within the marrow cavity and contrast media distribution. RESULTS: Nineteen cadavers (38 tibiae) were included. The overall success rate was comparable between DAD and MIN needles, but reduced in very-low birthweight (VLBW) infants. The insertion site was consistent across birth weight groups. Contrast leakage occurred overall in 15.8% and 41.7% in VLBW infants and was insignificantly greater in DAD versus MIN needles. Minimum and maximum puncture depth was adjusted for higher BW groups. CONCLUSION: IO needles should be placed 2 cm below and 1-2 cm medial to the tibial tuberosity. MIN needles are preferred to minimize leakage. IO depth should be modified by birth weight.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,755
Score d'incertitude au seuil0,322

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,341 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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