Optical Assessment of Spinal Cord Tissue Oxygenation Using a Miniaturized Near Infrared Spectroscopy Sensor
Notice bibliographique
Résumé
Despite advances in the treatment of acute spinal cord injury (SCI), measures to mitigate permanent neurological deficits in affected patients are limited. Immediate post-trauma hemodynamic management of patients, to maintain blood supply and improve oxygenation to the injured spinal cord, is currently one aspect of critical care which clinicians can utilize to improve neurological outcomes. However, without a way to monitor the response of spinal cord hemodynamics and oxygenation in real time, optimizing hemodynamic management is challenging and limited in scope. This study aims to investigate the feasibility and validity of using a miniaturized multi-wavelength near-infrared spectroscopy (NIRS) sensor for direct transdural monitoring of spinal cord oxygenation in an animal model of acute SCI. Nine Yorkshire pigs underwent a weight-drop T10 contusion-compression injury and received episodes of ventilatory hypoxia and alterations in mean arterial pressure (MAP). Spinal cord hemodynamics and oxygenation were monitored throughout by a non-invasive transdural NIRS sensor, as well as an invasive intraparenchymal sensor as a comparison. NIRS parameters of tissue oxygenation were highly correlated with intraparenchymal measures of tissue oxygenation. In particular, during periods of hypoxia and MAP alterations, changes of NIRS-derived spinal cord oxygenated hemoglobin and tissue oxygenation percentage corresponded well with the changes in spinal cord oxygen partial pressures measured by the intraparenchymal sensor. Our data confirm that during hypoxic episodes and as changes occur in the MAP, non-invasive NIRS can detect and measure real-time changes in spinal cord oxygenation with a high degree of sensitivity and specificity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».