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Enregistrement W2917850038 · doi:10.28991/esj-2019-01163

Non-invasive Monitoring of Brain Temperature during Rapid Selective Brain Cooling by Zero-Heat-Flux Thermometry

2019· article· en· W2917850038 sur OpenAlexafffund
Mohammad Fazel Bakhsheshi, Marjorie Ho, Lynn Keenliside, Ting‐Yim Lee

Notice bibliographique

RevueEmerging Science Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThermal Regulation in Medicine
Établissements canadiensWestern UniversityLawson Health Research Institute
Organismes subventionnairesLawson Health Research Institute
Mots-clésThermocoupleMaterials scienceBiomedical engineeringNuclear medicineMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Selective brain cooling can minimize systemic complications associated with whole body cooling but maximize neuroprotection. Recently, we developed a non-invasive, portable and inexpensive system for selectively cooling the brain rapidly and demonstrated its safety and efficacy in porcine models. However, the widespread application of this technique in the clinical setting requires a reliable, non-invasive and accurate method for measuring local brain temperature so that cooling and rewarming rates can be controlled during targeted temperature management. In this study, we evaluate the ability of a zero-heat-flux SpotOn sensor, mounted on three different locations, to measure brain temperature during selective brain cooling in a pig model. Computed Tomography (CT) was used to determine the position of the SpotOn patches relative to the brain at different placement locations.Methods and Results: Experiments were conducted on two juvenile pigs. Body temperature was measured using a rectal temperature probe while brain temperature with an intraparenchymal thermocouple probe. A SpotOn patch was taped to the pig's head at three different locations: 1-2 cm posterior (Location #1, n=1), central forehead (Location #2, n=1); and 1-2 cm anterior and lateral to the bregma i.e., above the eye on the forehead (Location #3, n=1). This cooling system was able to rapidly cool the brain temperature to 33.7 ± 0.2°C within 15 minutes, and maintain the brain temperature within 33-34°C for 4-6 hours before slowly rewarming to 34.8 ± 1.1°C from 33.7 ± 0.2°C, while maintaining the core body temperature (as per rectal temperature probe) above 36°C. We measured a mean bias of -1.1°C, -0.2°C and 0.7°C during rapid cooling in induction phase, maintenance and rewarming phase, respectively. Amongst the three locations, location #2 had the highest correlation (R2 = 0.8) between the SpotOn sensor and the thermocouple probe.Conclusions: This SBC method is able to tightly control the rewarming rate within 0.52 ± 0.20°C/h. The SpotOn sensor placed on the center of the forehead provides a good measurement of brain temperature in comparison to the invasive needle probe.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,239
Score d'incertitude au seuil0,739

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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