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Enregistrement W2982632036 · doi:10.1007/s00134-019-05805-9

A management algorithm for patients with intracranial pressure monitoring: the Seattle International Severe Traumatic Brain Injury Consensus Conference (SIBICC)

2019· article· en· W2982632036 sur OpenAlexaff
Gregory W. J. Hawryluk, Sergio Aguilera, András Büki, Eileen M. Bulger, Giuseppe Citerio, D. James Cooper, Ramon Diaz Arrastia, Michael N. Diringer, Anthony Figaji, Guoyi Gao, Romergryko G. Geocadin, Jamshid Ghajar, Odette A. Harris, Alan Hoffer, Peter J. Hutchinson, Mathew Joseph, Ryan S. Kitagawa, Geoffrey T. Manley, Stephan A. Mayer, David Menon, Geert Meyfroidt, Daniel B. Michael, Mauro Oddo, David O. Okonkwo, Mayur B. Patel, Claudia S. Robertson, Jeffrey V. Rosenfeld, Andrés M. Rubiano, Juan Sahuquillo, Franco Servadei, Lori Shutter, Deborah M. Stein, Nino Stocchetti, Fabio Silvio Taccone, Shelly D. Timmons, Eve C. Tsai, Jamie S. Ullman, Paul Vespa, Walter Videtta, David W. Wright, Christopher Zammit, Randall M. Chesnut

Notice bibliographique

RevueIntensive Care Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of OttawaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesEuropean Society of Intensive Care MedicineNational Institute for Health and Care ResearchStrykerCongress of Neurological Surgeons
Mots-clésMedicinePsychological interventionTraumatic brain injuryIntracranial pressureIntracranial pressure monitoringSedationIntensive care medicineAlgorithmMedical emergencySurgeryPsychiatryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Management algorithms for adult severe traumatic brain injury (sTBI) were omitted in later editions of the Brain Trauma Foundation's sTBI Management Guidelines, as they were not evidence-based. METHODS: We used a Delphi-method-based consensus approach to address management of sTBI patients undergoing intracranial pressure (ICP) monitoring. Forty-two experienced, clinically active sTBI specialists from six continents comprised the panel. Eight surveys iterated queries and comments. An in-person meeting included whole- and small-group discussions and blinded voting. Consensus required 80% agreement. We developed heatmaps based on a traffic-light model where panelists' decision tendencies were the focus of recommendations. RESULTS: We provide comprehensive algorithms for ICP-monitor-based adult sTBI management. Consensus established 18 interventions as fundamental and ten treatments not to be used. We provide a three-tier algorithm for treating elevated ICP. Treatments within a tier are considered empirically equivalent. Higher tiers involve higher risk therapies. Tiers 1, 2, and 3 include 10, 4, and 3 interventions, respectively. We include inter-tier considerations, and recommendations for critical neuroworsening to assist the recognition and treatment of declining patients. Novel elements include guidance for autoregulation-based ICP treatment based on MAP Challenge results, and two heatmaps to guide (1) ICP-monitor removal and (2) consideration of sedation holidays for neurological examination. CONCLUSIONS: Our modern and comprehensive sTBI-management protocol is designed to assist clinicians managing sTBI patients monitored with ICP-monitors alone. Consensus-based (class III evidence), it provides management recommendations based on combined expert opinion. It reflects neither a standard-of-care nor a substitute for thoughtful individualized management.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,089
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,085
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,468

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0890,085
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0080,004
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations627
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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