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Enregistrement W2621382946 · doi:10.1089/neu.2017.5129

Continuous Autoregulatory Indices Derived from Multi-Modal Monitoring: Each One Is Not Like the Other

2017· article· en· W2621382946 sur OpenAlexaff
Frederick A. Zeiler, Joseph E. Donnelly, David K. Menon, Peter Smielewski, Christian Zweifel, Ken M. Brady, Marek Czosnyka

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurotrauma · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésPearson product-moment correlation coefficientCorrelationPrincipal component analysisTraumatic brain injuryHierarchical clusteringCorrelation coefficientNuclear medicineInternal medicineMathematicsMedicineStatisticsCluster analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We assess the relationships between various continuous measures of autoregulatory capacity in a cohort of adults with traumatic brain injury (TBI). We assessed relationships between autoregulatory indices derived from intracranial pressure (ICP: PRx, PAx, RAC), transcranial Doppler (TCD: Mx, Sx, Dx), brain tissue-oxygenation (ORx), and spatially resolved near infrared spectroscopy (NIRS resolved: TOx, THx). Relationships between indices were assessed using Pearson correlation coefficient, Friedman test, principal component analysis (PCA), agglomerative hierarchal clustering (AHC) and k-means cluster analysis (KMCA). All analytic techniques were repeated for a range of temporal resolutions of data, including minute-by-minute averages, moving means of 30 samples, and grand mean for each patient. Thirty-seven patients were studied. The PRx displayed strong association with PAx/RAC across all the analytical techniques: Pearson correlation (r = 0.682/r = 0.677, p < 0.0001), PCA, AHC, and KMCA in the grand mean data sheet. Most TCD-based indices (Mx, Dx) were correlated and co-clustered on PCA, AHC, and KMCA. The Sx was found to be more closely associated with ICP-derived indices on Pearson correlation, PCA, AHC, and KMCA. The NIRS indices displayed variable correlation with each other and with indices derived from ICP and TCD signals. Of interest, TOx and THx co-cluster with ICP-based indices on PCA and AHC. The ORx failed to display any meaningful correlations with other indices in neither of the analytical method used. Thirty-minute moving average and minute-by-minute data set displayed similar results across all the methods. The RAC, Mx, and Sx were the strongest predictors of outcome at six months. Continuously updating autoregulatory indices are not all correlated with one another. Caution must be advised when utilizing less commonly described autoregulation indices (i.e., ORx) for the clinical assessment of autoregulatory capacity, because they appear to not be related to commonly measured/establish indices, such as PRx. Further prospective validation is required.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,529
Score d'incertitude au seuil0,611

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,215 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations117
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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