Body mass index as a risk factor for increased serum lactate during craniotomy.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An increase in serum lactate can occur in patients undergoing craniotomy. We hypothesized that prolonged craniotomy for brain tumor resection leads to inadequate tissue perfusion as demonstrated by increased level of lactate. This study attempts to determine the mechanism and identify any modifiable risk factors. METHODS. Prospective, observational study of 18 patients undergoing craniotomy for brain tumor resection. The primary outcome was that peak serum lactate would correlate with length of surgery. Secondary outcomes included lactate at 3, 6 and 9 hours, creatine kinase (CK) and myoglobinuria overtime. These values were correlated with expected risk factors for lactatemia including length of surgery, Body Mass Index (BMI), hypotension, hemoglobin and mannitol therapy. RESULTS. Serum lactate consistently increased in the first 3 hours in all patients (2.21±1.22 mmol/L) with a peak increase at 9 hours (3.73±1.62 mmol/L) (P<0.05 for both). The peak serum lactate did not correlate with length of surgery (P=0.799). However, the change in lactate over 3 hours (Δ3hrLactate) did correlate with BMI (P=0.010). Serum CK was increased at 12 hours (P<0.05) and reached a peak level greater than 1000 U/L in 8 of 18 patients. Six of these patients experienced myoglobinuria. No other parameters correlated with increased lactate. CONCLUSION: We observed a consistent and early increase in serum lactate in patients undergoing craniotomy, which correlated with BMI, but not length of surgery. Associated increases in CK and myoglobinuria support the hypothesis that elevated BMI contributed to muscle ischemia and tissue breakdown during craniotomy. Future studies are required to establish the overall clinical significance and mechanism of hyperlactatemia during neurosurgery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».