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Enregistrement W4408557570 · doi:10.34172/johoe.2401.1612

A comparison of the effects of ketamine-midazolam and ketamine-propofol combinations on vital signs of non-cooperative children with dental diseases in a crossover study with repeated measurements: The Bayesian approach

2024· article· en· W4408557570 sur OpenAlexaff
Tahereh Abbasi-Asl, Farid Zayeri, Masoud Fallahinejad Ghajari, Narjes Amiritehranizadeh, Maryam Heydarpour Meymeh, Erfan Ghasemi, Alireza Akbarzadeh Baghban

Notice bibliographique

RevueJournal of Oral Health and Oral Epidemiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Sedative Agents
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesVice Chancellor for Research and Technology, Kerman University of Medical SciencesShahid Beheshti University of Medical Sciences
Mots-clésKetaminePropofolMidazolamAnesthesiaCrossover studyMedicineVital signsSedationPlacebo

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Vital parameters must be monitored during sedation. This study aimed to evaluate the effects of ketamine-midazolam (KM) and ketamine-propofol (KP) combinations on the heart rate (HR) and oxygen saturation (SPO2 ) of non-cooperative children. The model parameters were estimated using the Bayesian approach. Methods: The data were collected in a double-masked crossover study with repeated measurements (CSWRM). Twenty-two noncooperative children 3–6 years old were included, and the linear mixed model was adopted for data analysis. The Bayesian estimation of the parameters and their 95% credible interval were calculated in SAS 9.4. Results: The mean HR of KM recipients compared to KP recipients was significantly different by 4.47 beats per minute (bpm). The mean HR in KP was lower than KM’s, but SPO2 was not significantly different. Conclusion: Although the two drug combinations did not differ in SPO2 , they differed in HR. As such, the KP combination is recommended.

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)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,337 · 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'étudeEssai non randomisé
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'admission1
Résumé présentoui

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