The effect of Ventricular Assist Devices on cerebral autoregulation: A preliminary study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The insertion of Ventricular Assist Devices is a common strategy for cardiovascular support in patients with refractory cardiogenic shock. This study sought to determine the impact of ventricular assist devices on the dynamic relationship between arterial blood pressure and cerebral blood flow velocity. Methods A sample of 5 patients supported with a pulsatile ventricular assist device was compared with 5 control patients. Controls were matched for age, co-morbidities, current diagnosis and cardiac output state, to cases. Beat-to-beat recordings of mean arterial pressure and cerebral blood flow velocity, using transcranial Doppler were obtained. Transfer function analysis was performed on the lowpass filtered pressure and flow signals, to assess gain, phase and coherence of the relationship between mean arterial blood pressure and cerebral blood flow velocity. These parameters were derived from the very low frequency (0.02-0.07 Hz), low frequency (0.07-0.2 Hz) and high frequency (0.2-0.35 Hz). Results No significant difference was found in gain and phase values between the two groups, but the low frequency coherence was significantly higher in cases compared with controls (mean ± SD: 0.65 ± 0.16 vs 0.38 ± 0.19, P = 0.04). The two cases with highest coherence (~0.8) also had much higher spectral power in mean arterial blood pressure. Conclusions Pulsatile ventricular assist devices affect the coherence but not the gain or phase of the cerebral pressure-flow relationship in the low frequency range; thus whether there was any significant disruption of cerebral autoregulation mechanism was not exactly clear. The augmentation of input pressure fluctuations might contribute in part to the higher coherence observed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».