Influence of mild-moderate hypocapnia on intracranial pressure slow waves activity in TBI
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In traumatic brain injury (TBI) the patterns of intracranial pressure (ICP) waveforms may reflect pathological processes that ultimately lead to unfavorable outcome. In particular, ICP slow waves (sw) (0.005-0.05 Hz) magnitude and complexity have been shown to have positive association with favorable outcome. Mild-moderate hypocapnia is currently used for short periods to treat critical elevations in ICP. Our goals were to assess changes in the ICP sw activity occurring following sudden onset of mild-moderate hypocapnia and to examine the relationship between changes in ICP sw activity and other physiological variables during the hypocapnic challenge. METHODS: -reactivity test. The time series were first treated using FFT filter (pass-band set to 0.005-0.05 Hz). Power spectral density analysis was performed. We calculated the following: mean value, standard deviation, variance and coefficient of variation in the time domain; total power and frequency centroid in the frequency domain; cerebrospinal compliance (Ci) and compensatory reserve index (RAP). RESULTS: Hypocapnia led to a decrease in power and increase in frequency centroid and entropy of slow waves in ICP and FV (not ABP). In a multiple linear regression model, RAP at the baseline was the strongest predictor for the decrease in the power of ICP slow waves (p < 0.001). CONCLUSION: In severe TBI patients, a sudden mild-moderate hypocapnia induces a decrease in mean ICP and FV, but also in slow waves power of both signals. At the same time, it increases their higher frequency content and their morphological complexity. The difference in power of the ICP slow waves between the baseline and the hypocapnia period depends on the baseline cerebrospinal compensatory reserve as measured by RAP.
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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) | 0,001 | 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 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 ».