Hyperglycemia and Brain Tissue pH after Traumatic Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Hyperglycemia occurring after head injury is associated with poor neurological outcome. We tested the hypothesis that blood glucose levels are associated with brain tissue pH (pH(b)) and that the correction of hyperglycemia would result in an improvement in pH(b). METHODS: This is a retrospective analysis of a prospectively collected database. Thirty-four patients in a tertiary care neuroscience critical care unit with major traumatic brain injury underwent pH(b) monitoring. RESULTS: A total of 428 glucose measurements were recorded during pH(b) monitoring. Mean glucose level was 7.1 mmol/L (range, 2.8-21.7 mmol/L) and median (interquartile range) pH(b) was 7.11 mmol/L (7.00-7.19 mmol/L). To account for the correlated, unbalanced nature of the data, a linear generalized estimating equation model was created. This model predicted that for each 1 mmol/L increase in blood glucose, pH(b) changed by -0.011 mmol/L (95% confidence interval, -0.016 to -0.005 mmol/L; P < 0.001). This relationship remained significant in a multivariable model that included cerebral perfusion pressure, brain tissue oxygen and carbon dioxide tension, and brain temperature. Twenty-one episodes of significant hyperglycemia (>or=11.1 mmol/L) treated with intravenous insulin were identified. Insulin therapy significantly reduced blood glucose concentration from a median (interquartile range) of 11.9 mmol/L (range, 11.4-13.6 mmol/L) to 8.8 mmol/L (range, 7.3-9.6 mmol/L; P < 0.001). Baseline pH(b) was not significantly different from pH(b) associated with the subsequent glucose reading of less than 11.1 mmol/L (P = 0.29), but there was a suggestion of improvement if the change in blood glucose was large. CONCLUSION: Blood glucose is associated with brain tissue acidosis in patients with major head injury. Prospective studies are required to confirm these results and to determine whether treatment of hyperglycemia improves outcome.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».