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Enregistrement W2995054429 · doi:10.1089/neu.2019.6726

Statistical Cerebrovascular Reactivity Signal Properties after Secondary Decompressive Craniectomy in Traumatic Brain Injury: A CENTER-TBI Pilot Analysis

2020· article· en· W2995054429 sur OpenAlexafffund
Frederick A. Zeiler, Marcel Aries, Manuel Cabeleira, Thomas A. van Essen, Nino Stocchetti, David K. Menon, Ivan Timofeev, Marek Czosnyka, Peter Smielewski, Peter J. Hutchinson, Ari Ercole, Audny Anke, Ronny Beer, Bo‐Michael Bellander, Erta Biqiri, András Büki, Marco Carbonara, Arturo Chieregato, Giuseppe Citerio, Endre Czeiter, Bart Depreitere, Shirin Frisvold, Raimund Helbok, Stefan Jankowski, Lars‐Owe Koskinen, Geert Meyfroidt, Kirsten Moeller, David Nelson, Anna Piippo-Karjalainen, Andreea Rădoi, Arminas Ragauskas, Rahul Raj, Jonathan R. Rhodes, Saulius Ročka, Rolf Rossaint, Juan Sahuquillo, Oliver Sakowitz, Ana Stevanovic, Nina Sundström, Riikka Takala, Tomas Tamošuitis, Olli Tenovuo, Peter Vajkoczy, Alessia Vargiolu, Rimantas Vilcinis, Stefan Wolf, Alexander Younsi

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurotrauma · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNIHR Cambridge Biomedical Research CentreZNS - Hannelore Kohl StiftungCambridge University HospitalsEuropean CommissionUniversity of CambridgeDepartment of Health and Social CareCanadian Institutes of Health ResearchHersenstichtingNational Institute for Health and Care ResearchIntegra LifeSciences
Mots-clésTraumatic brain injuryDecompressive craniectomyMedicineIntracranial pressureTrauma centerCerebral perfusion pressureAnesthesiaCardiologyInternal medicineCerebral blood flowRetrospective cohort study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Decompressive craniectomy (DC) in traumatic brain injury (TBI) has been suggested to influence cerebrovascular reactivity. We aimed to determine if the statistical properties of vascular reactivity metrics and slow-wave relationships were impacted after DC, as such information would allow us to comment on whether vascular reactivity monitoring remains reliable after craniectomy. Using the CENTER-TBI High Resolution Intensive Care Unit (ICU) Sub-Study cohort, we selected those secondary DC patients with high-frequency physiological data for both at least 24 h pre-DC, and more than 48 h post-DC. Data for all physiology measures were separated into the 24 h pre-DC, the first 48 h post-DC, and beyond 48 h post-DC. We produced slow-wave data sheets for intracranial pressure (ICP) and mean arterial pressure (MAP) per patient. We also derived a Pressure Reactivity Index (PRx) as a continuous cerebrovascular reactivity metric updated every minute. The time-series behavior of the PRx was modeled for each time period per patient. Finally, the relationship between ICP and MAP during these three time periods was assessed using time-series vector autoregressive integrative moving average (VARIMA) models, impulse response function (IRF) plots, and Granger causality testing. Ten patients were included in this study. Mean PRx and proportion of time above PRx thresholds were not affected by craniectomy. Similarly, PRx time-series structure was not affected by DC, when assessed in each individual patient. This was confirmed with Granger causality testing, and VARIMA IRF plotting for the MAP/ICP slow-wave relationship. PRx metrics and statistical time-series behavior appear not to be substantially influenced by DC. Similarly, there is little change in the relationship between slow waves of ICP and MAP before and after DC. This may suggest that cerebrovascular reactivity monitoring in the setting of DC may still provide valuable information regarding autoregulation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,524
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations54
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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