Clinical management and functional neuromonitoring in traumatic brain injury in children
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Traumatic brain injury is the main cause of childhood disability and death. In this review, we highlight recent original findings and emerging themes from published literature on children with serious traumatic brain injury. RECENT FINDINGS: We focus this review on lessons learned from our recent randomized clinical trial of hypothermia therapy in severe traumatic brain injury in children and on bedside neuromonitoring. We propose that integrating the measurement of biomarkers into clinical care as surrogate endpoints and as potential prognostic markers would allow us to evaluate earlier the effect of injury and clinical care in children after traumatic brain injury. Several methods are now more readily available to monitor cerebral physiology in children. These methods include indices evaluating the integrity of cerebral autoregulation, such as the pressure reactivity index derived from values obtained from intracranial pressure measurements, flow velocity measurements from transcranial Doppler ultrasonography or from cerebral oximetry. Other methods allow the evaluation of coma with the nonlinear analysis of electroencephalography or the evaluation of cerebral metabolism and cell death pathways with biomarkers from serum, cerebral spinal fluid, and cerebral microdialysis. SUMMARY: We suggest expanding clinical functional neuromonitoring to help clinicians understand the burden of exposure to physiological variables and response to therapies during intensive care in order to enhance the management of critically ill children with traumatic brain injury.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».