General intensive care for patients with traumatic brain injury: An update
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Traumatic brain injury (TBI) is a growing epidemic throughout the world and may present as major global burden in 2020. Some intensive care units throughout the world still have no access to specialized monitoring methods, equipments and other technologies related to intensive care management of these patients; therefore, this review is meant for providing generalized supportive measurement to this subgroup of patients so that evidence based management could minimize or prevent the secondary brain injury. METHODS: Therefore, we have included the PubMed search for the relevant clinical trials and reviews (from 1 January 2007 to 31 March 2013), which specifically discussed about the topic. RESULTS: General supportive measures are equally important to prevent and minimize the effects of secondary brain injury and therefore, have a substantial impact on the outcome in patients with TBI. The important considerations for general supportive intensive care unit care remain the prompt reorganization and treatment of hypoxemia, hypotension and hypercarbia. Evidences are found to be either against or weak regarding the use of routine hyperventilation therapy, tight control blood sugar regime, use of colloids and late as well as parenteral nutrition therapy in patients with severe TBI. CONCLUSION: There is also a need to develop some evidence based protocols for the health-care sectors, in which there is still lack of specific management related to monitoring methods, equipments and other technical resources. Optimization of physiological parameters, understanding of basic neurocritical care knowledge as well as incorporation of newer guidelines would certainly improve the outcome of the TBI patients.
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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) | 0,001 | 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 découle