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Enregistrement W4401529739 · doi:10.5863/1551-6776-29.4.375

Identification of a Conversion Factor for Dexmedetomidine to Clonidine Transitions

2024· article· en· W4401529739 sur OpenAlexaff
Jasmine Stroeder, Deonne Dersch‐Mills

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Pediatric Pharmacology and Therapeutics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Sedative Agents
Établissements canadiensAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDexmedetomidineClonidineMedicineSedationAnesthesiaIntensive care unitIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine a conversion factor for use when switching from dexmedetomidine infusion to enteral clonidine in critically ill neonates. METHODS: This was an observational, retrospective review of conversions from dexmedetomidine to -clonidine, performed in a neonatal intensive care unit (NICU) between January 2020 and December 2021. Both initial conversion factors and those resulting after a 48-hour titration period were examined. Sedation and withdrawal scores were measured, and doses were titrated based on a standardized practice within the unit. RESULTS: A total of 43 dexmedetomidine to clonidine conversions were included. The median (IQR) dexmedetomidine dose prior to conversion was 17.4 (11.3-24.0) mcg/kg/day (0.7 mcg/kg/hr) and the median (IQR) enteral clonidine dose post titration was 7.8 (4.7-9.3) mcg/kg/day (2 mcg/kg every 6 hours). This equated to a post-titration conversion factor of approximately 0.42. All neonates had also received opioid infusions while on dexmedetomidine and 60% were on concurrent opioids at the time of the clonidine conversion. CONCLUSIONS: Neonatal clinicians may find the conversion factor identified in this study a useful starting point when converting from dexmedetomidine infusion to enteral clonidine in practice and should be -reminded of the most important steps in conversions (monitoring and follow-up) owing to the variability in this patient group. More studies are needed to elucidate the impact of patient-specific factors on this -conversion process.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,320 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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