Management of Pediatric Severe Traumatic Brain Injury: 2019 Consensus and Guidelines-Based Algorithm for First and Second Tier Therapies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To produce a treatment algorithm for the ICU management of infants, children, and adolescents with severe traumatic brain injury. DATA SOURCES: Studies included in the 2019 Guidelines for the Management of Pediatric Severe Traumatic Brain Injury (Glasgow Coma Scale score ≤ 8), consensus when evidence was insufficient to formulate a fully evidence-based approach, and selected protocols from included studies. DATA SYNTHESIS: Baseline care germane to all pediatric patients with severe traumatic brain injury along with two tiers of therapy were formulated. An approach to emergent management of the crisis scenario of cerebral herniation was also included. The first tier of therapy focuses on three therapeutic targets, namely preventing and/or treating intracranial hypertension, optimizing cerebral perfusion pressure, and optimizing partial pressure of brain tissue oxygen (when monitored). The second tier of therapy focuses on decompressive craniectomy surgery, barbiturate infusion, late application of hypothermia, induced hyperventilation, and hyperosmolar therapies. CONCLUSIONS: This article provides an algorithm of clinical practice for the bedside practitioner based on the available evidence, treatment protocols described in the articles included in the 2019 guidelines, and consensus that reflects a logical approach to mitigate intracranial hypertension, optimize cerebral perfusion, and improve outcomes in the setting of pediatric severe traumatic brain injury.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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