Is it better to shine a light, or rather to curse the darkness? Cerebral near-infrared spectroscopy and cardiac surgery
Notice bibliographique
Résumé
Cerebral perfusion and good neurological outcome appear most obviously at risk during operations on the aortic arch. However, it is also evident that from a numerical standpoint, otherwise uncomplicated coronary artery bypass grafting (CABG) accounts for the greatest number of perioperative strokes, as shown in a review of 7839 patients in which it was determined that the overall incidence of clinical stroke immediately apparent at extubation was 1.4% and that in addition to severe aortic calcification, cardiopulmonary bypass (CPB) time was also an independent risk factor [1]. Similarly, in a previous study of 13 897 CABG patients, it was also noted that the duration of CPB increased the risk of hypoperfusion strokes and that ‘nearly 75% of all strokes occurred among the 90% of patients at low or medium preoperative risk’ [2]. These facts indicate that the duration of CPB and inadvertent cerebral hypoperfusion can directly influence the risk of perioperative stroke and adverse neurological outcomes. Clearly, for most patients undergoing cardiac surgery, survivorship is of first importance, but it is also readily apparent that for many patients, the risk of severe neurological injury, stroke and significant cognitive impairment are ever-present and particularly feared concerns [3].
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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 | 0,015 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».