Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: This article reviews the physiological and pathophysiological effects of anaemia on the brain, focusing on the hypothesis that anaemia-induced cerebral hypoxia contributes to anaemic cerebral dysfunction and injury. It also reviews evidence that the regulated increase in cerebral blood flow observed during anaemia represents a compensatory neuroprotective mechanism invoked to optimize cerebral oxygen delivery, thereby protecting the brain from hypoxic injury. RECENT FINDINGS: Severe anaemia, or low haematocrit, has been associated with cognitive dysfunction, impaired cerebral vascular regulation, neurological injury, and increased mortality, which suggests that the brain is vulnerable to anaemia-induced injury. Reduced cerebral tissue oxygen tension has been measured directly at haemoglobin concentrations near 35 g/l, suggesting that hypoxia may contribute to anaemic cerebral injury. A demonstration of increased hypoxic cerebral gene expression, including neuronal nitric oxide synthase, may provide a more sensitive means of determining the minimum haemoglobin concentration at which anaemia-induced cerebral hypoxia can be detected. The measurement of increased cerebral cortical neuronal nitric oxide synthase messenger RNA and protein levels in rats, at haemoglobin concentrations between 50 and 60 g/l, suggests that cerebral hypoxia occurred at these higher haemoglobin concentrations. Mechanisms regulating anaemic cerebral vasodilation and increased cerebral oxygen delivery, including nitric oxide, require further elucidation to establish their role in protecting the brain during anaemia. SUMMARY: Characterization of mechanisms of anaemia-induced cerebral injury will contribute to the development of optimal therapeutic strategies for anaemic patients. Such strategies would include a clearer definition of transfusion triggers based on physiological endpoints. The overall goal of these efforts would be to minimize morbidity and mortality associated with anaemia.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».