Factors affecting cerebrovascular reactivity to CO2 in premature infants
Notice bibliographique
Résumé
Background Hypercarbia increases cerebral blood flow secondary to cerebral vasodilatation, while hypocarbia can lead to vasoconstriction with a subsequent decrease in cerebral blood flow. The aim of this study was to examine CO2 cerebral vasoreactivity in a cohort of premature infants and to identify factors which influence this reactivity. Methods We prospectively studied a cohort of hemodynamically stable premature infants [birth weight (BW) <1500 g and gestational age (GA) ≤34 weeks]. Subjects underwent two studies, one in the first 72 h and the second after 1 week of life. Infants were continuously monitored via a physiology station that included transcutaneous CO2 (tcPCO2) monitor, near-infrared spectroscopy (NIRS), arterial pulse oximetry and heart rate. The total hemoglobin (Hb-T) signal of NIRS was used as an indicator of cerebral blood volume (CBV). Correlation between tcPCO2 and Hb-T was performed in each 1-h period using Pearson's correlation. Factors affecting the CO2 cerebrovascular reactivity were examined using bivariate and linear regression analyses. Results A total of 3847 1-h epochs were obtained from 140 studies of 72 premature infants. tcPCO2 correlated positively with Hb-T in 42% of epochs. In regression analysis, factors associated with increased percentage of positive correlation epochs were male sex and younger postmenstrual age (PMA; β = 0.176, 0.169 and P-value = 0.036, 0.047 respectively). Factors associated with increased strength of positive correlation were mechanical ventilation and increased average tcPCO2 (β = 0.198, 0.220 and P-value = 0.024, 0.011 respectively). Conclusion Increased prematurity, male sex, mechanical ventilation and hypercarbia are associated with stronger PCO2 cerebrovascular reactivity in premature infants. This association may explain their role in the pathogenesis of brain injury.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| 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)
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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 ».