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Enregistrement W2430451014 · doi:10.1177/0271678x16654496

Recording, analysis, and interpretation of spreading depolarizations in neurointensive care: Review and recommendations of the COSBID research group

2016· review· en· W2430451014 sur OpenAlexaff
Jens P. Dreier, Martin Fabricius, Cenk Ayata, Oliver Sakowitz, C. William Shuttleworth, Christian Dohmen, Rudolf Graf, Peter Vajkoczy, Raimund Helbok, Michiyasu Suzuki, Alois Josef Schiefecker, Sebastian Major, Maren K. L. Winkler, Eun-Jeung Kang, Denny Milakara, Ana I Oliveira-Ferreira, Clemens Reiffurth, Gajanan S. Revankar, Kazutaka Sugimoto, Nora F. Dengler, Nils Hecht, Brandon Foreman, Bart Feyen, Daniel Kondziella, Christian K Friberg, Henning Piilgaard, Eric S. Rosenthal, M. Brandon Westover, Anna Maslarova, Edgar Santos, Daniel Hertle, Renán Sánchez-Porras, Sharon Jewell, Baptiste Balança, Johannes Platz, Jason M. Hinzman, János Lückl, Karl Schoknecht, Michael Schöll, Christoph Drenckhahn, Delphine Feuerstein, Nina Eriksen, Viktor Horst, Julia S. Bretz, Paul Jahnke, Michael Scheel, Georg Böhner, Egill Rostrup, Bente Pakkenberg, Uwe Heinemann, Jan Claassen, Andrew P. Carlson, Christina M Kowoll, Svetlana Lublinsky, Yoash Chassidim, Ilan Shelef, Alon Friedman, Gerrit Brinker, Michael Reiner, Sergei A. Kirov, R. David Andrew, Eszter Farkas, Erdem Güresir, Hartmut Vatter, Lee Chung, K. C. Brennan, Thomas Lieutaud, Stéphane Marinesco, Andrew IR Maas, Juan Sahuquillo, Markus A. Dahlem, Frank Richter, Óscar Herreras, Martyn G. Boutelle, David O. Okonkwo, M. Ross Bullock, Otto W. Witte, Peter Martus, Arn M. J. M. van den Maagdenberg, Michel D. Ferrari, Rick M. Dijkhuizen, Lori Shutter, Norberto Andaluz, A Schulte, Brian A. MacVicar, Tomas Watanabe, Johannes Woitzik, Martin Lauritzen, Anthony J. Strong, Jed A. Hartings

Notice bibliographique

RevueJournal of Cerebral Blood Flow & Metabolism · 2016
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neuropharmacology Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaQueen's UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNovo Nordisk FondenNational Institute of General Medical SciencesLundbeckfondenWellcome Trust
Mots-clésCortical spreading depressionDepolarizationNeuroscienceNeurointensive careIschemiaMedicineElectrocorticographyElectroencephalographyAnesthesiaCardiologyPsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spreading depolarizations (SD) are waves of abrupt, near-complete breakdown of neuronal transmembrane ion gradients, are the largest possible pathophysiologic disruption of viable cerebral gray matter, and are a crucial mechanism of lesion development. Spreading depolarizations are increasingly recorded during multimodal neuromonitoring in neurocritical care as a causal biomarker providing a diagnostic summary measure of metabolic failure and excitotoxic injury. Focal ischemia causes spreading depolarization within minutes. Further spreading depolarizations arise for hours to days due to energy supply-demand mismatch in viable tissue. Spreading depolarizations exacerbate neuronal injury through prolonged ionic breakdown and spreading depolarization-related hypoperfusion (spreading ischemia). Local duration of the depolarization indicates local tissue energy status and risk of injury. Regional electrocorticographic monitoring affords even remote detection of injury because spreading depolarizations propagate widely from ischemic or metabolically stressed zones; characteristic patterns, including temporal clusters of spreading depolarizations and persistent depression of spontaneous cortical activity, can be recognized and quantified. Here, we describe the experimental basis for interpreting these patterns and illustrate their translation to human disease. We further provide consensus recommendations for electrocorticographic methods to record, classify, and score spreading depolarizations and associated spreading depressions. These methods offer distinct advantages over other neuromonitoring modalities and allow for future refinement through less invasive and more automated approaches.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,004

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,345 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations352
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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