A management algorithm for patients with intracranial pressure monitoring: the Seattle International Severe Traumatic Brain Injury Consensus Conference (SIBICC)
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
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.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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