Évaluation hémodynamique par thermographie infrarouge chez l’enfant après une chirurgie cardiaque
Notice bibliographique
Résumé
Introduction : L’évaluation hémodynamique des patients critiques est difficile et l'estimation \ndu débit cardiaque par le clinicien est peu fiable. La chaleur des extrémités est utilisée pour \névaluer la perfusion périphérique mais reste très subjective. Un gradient thermique élevé entre \nla température centrale et la température périphérique a été corrélé à une augmentation des \nrésistances vasculaires systémiques et une diminution du débit cardiaque. \nL'objectif de cette étude est d'évaluer la relation entre le gradient thermique, obtenu par \nthermographie infra-rouge (TIR), et le ratio d'extraction d'oxygène (O2ER) chez les enfants de \n0 à 18 ans ayant eu une chirurgie cardiaque avec circulation extracorporelle. \n \nMéthode : Étude observationnelle prospective portant sur les enfants en post opératoire de \nchirurgie cardiaque avec une circulation extracorporelle. Le gradient thermique entre la \ntempérature centrale (cantus interne de l’oeil) et périphérique (hallux) obtenue par TIR a été \ncomparé à l’O2ER concomitant dans les 24 premières heures post opératoires. \n \nRésultats : 41 patients ont été inclus. Une corrélation faible a été retrouvée entre le gradient \nthermique et l’O2ER (r = 0.25 p = 0.016). Cette corrélation augmentait pour des niveaux \nd’O2ER plus élevés. La spectroscopie par proche infra-rouge (NIRS) cérébrale avait aussi une \ncorrélation significative avec le gradient thermique (r = -28 p=0.001). Seul l’âge influençait \nsignificativement le gradient thermique. Les agents vasopresseurs et vasodilatateurs \nn’exerçaient aucune influence. \n \nConclusion : Une corrélation significative mais faible a été retrouvée entre le gradient \nthermique par thermographie infrarouge et l’O2ER après une chirurgie cardiaque pédiatrique. \nUne caméra thermique plus sensible et l’acquisition de mesures plus précises du gradient \nthermique à partir d’un plus grand effectif pourraient améliorer nos résultats.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».