Comparison of high versus low frequency cerebral physiology for cerebrovascular reactivity assessment in traumatic brain injury: a multi-center pilot study
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
Current accepted cerebrovascular reactivity indices suffer from the need of high frequency data capture and export for post-acquisition processing. The role for minute-by-minute data in cerebrovascular reactivity monitoring remains uncertain. The goal was to explore the statistical time-series relationships between intra-cranial pressure (ICP), mean arterial pressure (MAP) and pressure reactivity index (PRx) using both 10-s and minute data update frequency in TBI. Prospective data from 31 patients from 3 centers with moderate/severe TBI and high-frequency archived physiology were reviewed. Both 10-s by 10-s and minute-by-minute mean values were derived for ICP and MAP for each patient. Similarly, PRx was derived using 30 consecutive 10-s data points, updated every minute. While long-PRx (L-PRx) was derived via similar methodology using minute-by-minute data, with L-PRx derived using various window lengths (5, 10, 20, 30, 40, and 60 min; denoted L-PRx_5, etc.). Time-series autoregressive integrative moving average (ARIMA) and vector autoregressive integrative moving average (VARIMA) models were created to analyze the relationship of these parameters over time. ARIMA modelling, Granger causality testing and VARIMA impulse response function (IRF) plotting demonstrated that similar information is carried in minute mean ICP and MAP data, compared to 10-s mean slow-wave ICP and MAP data. Shorter window L-PRx variants, such as L-PRx_5, appear to have a similar ARIMA structure, have a linear association with PRx and display moderate-to-strong correlations (r ~ 0.700, p < 0.0001 for each patient). Thus, these particular L-PRx variants appear closest in nature to standard PRx. ICP and MAP derived via 10-s or minute based averaging display similar statistical time-series structure and co-variance patterns. PRx and L-PRx based on shorter windows also behave similarly over time. These results imply certain L-PRx variants may carry similar information to PRx in TBI.
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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 | 0,002 | 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)
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