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Enregistrement W1990061613 · doi:10.14740/jnr.v4i1.269

A Review of Non-Invasive Methods of Monitoring Intracranial Pressure

2014· review· en· W1990061613 sur OpenAlexvenueno aff
Derek Pobi Asiedu, Kyoung‐Jae Lee, Godfrey A. Mills, Elsie Effah Kaufmann

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurology Research · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntracranial pressureIntracranial pressure monitoringBiomedical engineeringIntensive care medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intracranial p ressure (ICP) monitoring is an important aspect of neuro-medicine. ICP is the pressure created by the presence of cerebrospinal fluid. ICP monitoring techniques consist of invasive ( in vivo ) and non-invasive methods ( in vitro ). Modern research aims to eliminate invasive monitoring of ICP and promote non-invasive methods of monitoring ICP. This review aims to assess the current methods and research related to non-invasive monitoring of ICP. Invasive methods of monitoring ICP remain the most accurate methods of measuring ICP but are associated with many complications. This review discusses the current approaches, advantages and disadvantages of these approaches in ICP monitoring. A critical study of the literature review demonstrates that for accuracy and precision, an innovative non-invasive method for ICP monitoring is needed. There is more room for further research and development in ICP monitoring. A universal method of ICP monitoring is needed and not for a class or group of patients. J Neurol Res. 2014;4(1):1-6 doi: http://dx.doi.org/10.14740/jnr269w

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,779
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
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 Opus0,189
Tête enseignante GPT0,530
Écart entre enseignants0,341 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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