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Enregistrement W2319973456 · doi:10.1097/ana.0000000000000092

Cerebrovascular Reactivity to Carbon Dioxide Under Anesthesia

2014· review· en· W2319973456 sur OpenAlexaff
Ramamani Mariappan, Jigesh Mehta, Jason Chui, Pirjo Manninen, Lashmi Venkatraghavan

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurosurgical Anesthesiology · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensWestern UniversityLondon Health Sciences CentreUniversity of TorontoToronto Western HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnestheticAnesthesiaRandomized controlled trialCerebral blood flowMeta-analysisObservational studyMEDLINESystematic reviewInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Controlling the arterial carbon dioxide tension (PaCO2) to reduce the cerebral blood flow (CBF) and the intracranial pressure is a common practice in neuroanesthesia. A change in CBF in response to change in PaCO2 is termed as cerebrovascular reactivity to carbon dioxide (CVR-CO2). Studies have shown that, both inhalational and intravenous anesthetic agents have variable effects on CVR-CO2 and the effect of anesthetic agents on CVR also varies with many physiological and pathologic conditions. The objectives of this review were to evaluate the effect of anesthetic agents on the CVR-CO2 in adults and to determine how this response is modified by other physiological and pathologic factors. METHODS: We conducted a systematic search of the databases of Medline, Embase, Cochrane Central Register of Controlled Trials, and Cochrane Database of Systematic Reviews using related term components for both CVR-CO2 and anesthesia. Our primary outcome of this review was to determine whether the CVR-CO2 is maintained under anesthesia. The other endpoints of this review are to determine the effect of other factors (age, sex, medical comorbidities, and cerebrovascular pathology) on the CVR-CO2 under anesthesia. Because of the methodological heterogeneity in the primary studies, quantitative analysis of the data was not possible, and therefore, we have summarized the data qualitatively. RESULTS: Our search strategy yielded 1356 citations. After excluding nonpertinent papers, 38 studies were included for the systematic review. Nineteen randomized controlled trials and 19 observational studies met inclusion criteria and a total of 793 patients were studied. Transcranial Doppler was the most commonly used method for measuring CBF and changing the respiratory rate and/or minute ventilation were the most commonly used method to change the CO2 tension. CVR-CO2 is maintained with both inhalational and intravenous anesthetic agents within the range of concentrations used in clinical anesthesia. At doses leading to a broadly equivalent depth of anesthesia, the reactivity value was highest with isoflurane and the least with propofol. Individual agents differ in their degree of reactivity to hypercapnic and hypocapnic stimuli. CVR-CO2 is impaired in elderly patients when compared with young patients with both sevoflurane and propofol anesthesia. In patients with medical comorbidities, the CVR-CO2 impairment under anesthesia was associated with the severity of the underlying diseases and not the anesthetic agents. CONCLUSIONS: Our systematic review showed that within the clinical anesthesia concentrations, CVR-CO2 is maintained under both propofol and inhalational agents. However, most of the information available is from non-neurosurgical patients and these studies also suffer from significant methodological heterogeneity. Therefore, we were limited by the amount and the quality of data available for this review.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,271 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations43
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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