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Enregistrement W1538576417 · doi:10.1111/j.1460-9592.2011.03542.x

Brain temperature: heat production, elimination and clinical relevance

2011· article· en· W1538576417 sur OpenAlexaff
Gianluca Bertolizio, Linda J. Mason, Bruno Bissonnette

Notice bibliographique

RevuePediatric Anesthesia · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThermal Regulation in Medicine
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHypothermiaIntensive care medicineClinical significanceTargeted temperature managementInsultRelevance (law)Brain damageAnesthesiaPsychiatryInternal medicineResuscitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neurological insults are a leading cause of morbidity and mortality, both in adults and especially in children. Among possible therapeutic strategies to limit clinical cerebral damage and improve outcomes, hypothermia remains a promising and beneficial approach. However, its advantages are still debated after decades of use. Studies in adults have generated conflicting results, whereas in children recent data even suggest that hypothermia may be detrimental. Is it because brain temperature physiology is not well understood and/or not applied properly, that hypothermia fails to convince clinicians of its potential benefits? Or is it because hypothermia is not, as believed, the optimal strategy to improve outcome in patients affected with an acute neurological insult? This review article should help to explain the fundamental physiological principles of brain heat production, distribution and elimination under normal conditions and discuss why hypothermia cannot yet be recommended routinely in the management of children affected with various neurological insults.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,435

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeObservationnel
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

Citations41
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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