Time-Dependent Relationships Between Human Brain and Body Temperature After Severe Traumatic Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
There is uncertainty about the reliability of using body temperature readings as a ‘surrogate’ measure of brain temperature. Aim: To determine the temporal inter-relationship between body and brain temperature after severe traumatic brain injury (TBI). Setting and Patients: Large University teaching hospital in the North West of England. Patients admitted for emergency neurocritical care. All patients received dual-modality monitoring of brain tissue pressure and temperature via invasive intracerebral micro-sensors. Body temperature was measured using an indwelling thermistor inserted in to the rectum. Methods: Temperature was monitored continuously with values stored to a bedside data acquisition system at intervals of 10 minutes. Data were transferred to a spreadsheet at end of each individual’s monitoring period for further analysis under Matlab routines. The method of functional principal components was used to determine the time-dynamics of brain and body temperature relationships. Results: In the period after severe TBI, median body and brain temperature for all readings and in all patients was 37.6oC and 37.7oC respectively; a statistical (p <0.001) but not clinically significant difference. A strong regression relationship between brain and body temperature was demonstrated (functional coefficient of determination, R2= 0.7623, p< 0.0020). Conclusions: Body temperature is a good early predictor of brain temperature but only during the first two days after severe TBI. The results will be of value for future predictive modeling of brain temperature changes, particularly where brain tissue monitoring is not clinically justified or available. In particular, results demonstrate the uncertainty in using body temperature as a surrogate for brain temperature beyond the first two days after severe 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 | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».