MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2075621870 · doi:10.1097/aco.0b013e32835721a5

Blood pressure management in stroke

2012· review· en· W2075621870 sur OpenAlexaff
Anne L. Donovan, Alana M. Flexman, Adrian W. Gelb

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Anaesthesiology · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensVancouver General HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)ThrombolysisAcute strokeBlood pressureIntensive care medicineDiseasePopulationClinical trialInternal medicineCardiologyTissue plasminogen activatorMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Cerebrovascular disease is a common cause of death and disability worldwide. The current literature supports an association between blood pressure (BP) and patient outcome during acute stroke. This review will provide an overview of the evidence to guide BP management during acute stroke. RECENT FINDINGS: Hypotension and hypertension are correlated with poor outcome in acute ischemic stroke, but the effect of reducing or augmenting BP is unclear. In most cases, BP should be treated only when SBP is greater than 220 or greater than 180 in candidates for thrombolysis. There is a lack of evidence to support the choice of specific agents. Use of vasopressor drugs to treat hypotension in acute stroke should be limited to selective situations. In acute hemorrhagic stroke, SBP greater than 140 has been correlated with poor outcomes. Two recent studies report the safety and feasibility of early BP reduction in hemorrhagic stroke. SUMMARY: Both hypertension and hypotension are associated with worse outcomes during acute stroke; however, the optimal hemodynamic parameters are not clearly defined in this patient population. Despite active research, there is a lack of high-quality data guiding current BP management in stroke. Several trials currently underway may clarify the many existing questions on this topic.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,282 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations19
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCurrent Opinion in AnaesthesiologyMême sujetAcute Ischemic Stroke ManagementTravaux en français237 207