Estimation of pulsatile cerebral arterial blood volume based on transcranial doppler signals
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Mathematical modeling of cerebral hemodynamics by descriptive equations can estimate the underlying pulsatile component of cerebral arterial blood volume (CaBV). This way, clinical monitoring of changes in cerebral compartmental compliances becomes possible. Our aim is to validate the most adequate method of CaBV estimation in neurocritical care. APPROACH: We retrospectively reviewed patients with severe traumatic brain injury (TBI) [admitted from 1992-2012] and continuous transcranial Doppler (TCD) monitoring of cerebral blood flow velocity (FV) displaying either plateau waves of intracranial pressure (ICP), episodes of controlled, mild hypocapnia, or vasopressor-induced increases in arterial blood pressure (ABP). Each cohort was analyzed with continuous flow forward (CFF, pulsatile blood inflow and steady blood outflow) or pulsatile flow forward (PFF, both blood inflow and outflow are pulsatile) modeling approaches for estimating the pulse component of CaBV. Spectral pulsatility index (sPI, the first harmonic of the FV pulse/mean FV) can be estimated using the compliance of the vascular bed (Ca) and the cerebrovascular resistance (CVR - here, Ra). We compared three possible methods of assessing Ca (C1: the CFF model, C2 and C3: the PFF models based on ABP or cerebral perfusion pressure (CPP) pulsations, respectively) and combined them with three possible methods of assessing Ra (Ra1= ABP/FV, Ra2= the resistance area product, and Ra3= CPP/FV). Linear regression techniques were applied to describe the strength of each CaBV estimator (a combination of Ca and Ra) against sPI. MAIN RESULTS: The combination of C1 and Ra3 (PI_C1Ra3) was the superior descriptor of CaBV as approximated by sPI for both the plateau waves and the hypocapnia cohorts (r = 0.915 and r = 0.955, respectively). The combination of C1 and Ra1 (PI_C1Ra1) was nearly as robust in the vasopressors cohort (r = 0.938 and r = 0.931, respectively). SIGNIFICANCE: TCD-based estimation of CaBV pulsations seems to be feasible when employing the CFF modeling approach.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».