Management of delayed cerebral ischemia after subarachnoid hemorrhage
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
For patients who survive the initial bleeding event of a ruptured brain aneurysm, delayed cerebral ischemia (DCI) is one of the most important causes of mortality and poor neurological outcome. New insights in the last decade have led to an important paradigm shift in the understanding of DCI pathogenesis. Large-vessel cerebral vasospasm has been challenged as the sole causal mechanism; new hypotheses now focus on the early brain injury, microcirculatory dysfunction, impaired autoregulation, and spreading depolarization. Prevention of DCI primarily relies on nimodipine administration and optimization of blood volume and cardiac performance. Neurological monitoring is essential for early DCI detection and intervention. Serial clinical examination combined with intermittent transcranial Doppler ultrasonography and CT angiography (with or without perfusion) is the most commonly used monitoring paradigm, and usually suffices in good grade patients. By contrast, poor grade patients (WFNS grades 4 and 5) require more advanced monitoring because stupor and coma reduce sensitivity to the effects of ischemia. Greater reliance on CT perfusion imaging, continuous electroencephalography, and invasive brain multimodality monitoring are potential strategies to improve situational awareness as it relates to detecting DCI. Pharmacologically-induced hypertension combined with volume is the established first-line therapy for DCI; a good clinical response with reversal of the presenting deficit occurs in 70 % of patients. Medically refractory DCI, defined as failure to respond adequately to these measures, should trigger step-wise escalation of rescue therapy. Level 1 rescue therapy consists of cardiac output optimization, hemoglobin optimization, and endovascular intervention, including angioplasty and intra-arterial vasodilator infusion. In highly refractory cases, level 2 rescue therapies are also considered, none of which have been validated. This review provides an overview of current state-of-the-art care for DCI management.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle