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Enregistrement W2780464109 · doi:10.1089/neu.2017.5364

Transcranial Doppler Systolic Flow Index and ICP-Derived Cerebrovascular Reactivity Indices in Traumatic Brain Injury

2017· article· en· W2780464109 sur OpenAlexaff
Frederick A. Zeiler, Danilo Cardim, Joseph E. Donnelly, David K. Menon, Marek Czosnyka, Peter Smielewski

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-clésTranscranial DopplerCorrelationCerebral perfusion pressureCardiologyTraumatic brain injuryMean arterial pressureMedicineIntracranial pressureInternal medicineCerebral blood flowAnesthesiaBlood pressureMathematicsHeart rate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of our study was to explore relationships between transcranial Doppler (TCD) indices of cerebrovascular reactivity and those derived from intracranial pressure (ICP). Goals included: A) confirming previously described co-variance patterns of TCD/ICP indices, and B) describing thresholds for systolic flow index (Sx; correlation between systolic flow velocity [FVs] and cerebral perfusion pressure [CPP]) associated with outcome. In a retrospective cohort of traumatic brain injury (TBI) patients: with TCD and ICP monitoring, we calculated various continuous indices of cerebrovascular reactivity: A) ICP (pressure reactivity index [PRx]: correlation between ICP and mean arterial pressure [MAP]; PAx: correlation between pulse amplitude of ICP [AMP] and MAP; RAC: correlation between AMP and CPP) and B) TCD (mean flow index [Mx]: correlation between mean flow velocity [FVm] and CPP; Mx_a: correlation between FVm and MAP; Sx: correlation between FVs and CPP; Sx_a: correlation between FVs and MAP; Dx: correlation between diastolic flow velocity [FVd] and CPP; Dx_a: correlation between FVd and MAP). We assessed the relationships via various statistical techniques, including: principal component analysis, agglomerative hierarchal clustering, and k-means cluster analysis (KMCA). We performed sequential χ2 testing to define thresholds associated with outcome for Sx/Sx_a. Outcome was assessed at 6 months via dichotomized Glasgow Outcome Score (GOS): A) Favorable (GOS 4 or 5) versus Unfavorable (GOS 3 or less), B) Alive versus Dead. We analyzed 410 recordings in 347 patients. All analyses confirmed our previously described co-variance of Sx/Sx_a with ICP-derived indices. Sx displayed thresholds of −0.15 for unfavorable outcome (p < 0.0001) and −0.20 for mortality (p < 0.0001). Sx_a displayed thresholds of +0.05 (p = 0.019) and −0.10 (p = 0.0001) for alive/dead and favorable/unfavorable outcomes. TCD systolic indices are most closely associated with ICP indices. Sx and Sx_a likely provide better approximation of ICP indices, compared with Mx/Mx_a/Dx/Dx_a. Sx provides superior outcome prediction, versus Mx, with defined thresholds.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,718
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,264 · 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'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

Citations62
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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