Validation of non-invasive cerebrovascular pressure reactivity and pulse amplitude reactivity indices in traumatic brain injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Two transcranial Doppler (TCD) estimators of cerebral arterial blood volume (CaBV) coexist: continuous outflow of arterial blood outside the cranium through a low-pulsatile venous system (continuous flow forward, CFF) and pulsatile outflow through regulating arterioles (pulsatile flow forward, PFF). We calculated non-invasive equivalents of the pressure reactivity index (PRx) and the pulse amplitude index PAx with slow waves of mean CaBV and its pulse amplitude. METHODS: About 273 individual TBI patients were retrospectively reviewed. PRx is the correlation coefficient between 30 samples of 10-second averages of ICP and mean ABP. PAx is the correlation coefficient between 30 samples of 10-second averages of the amplitude of ICP (AMP, derived from Fourier analysis of the raw full waveform ICP tracing) and mean ABP. nPRx is calculated with CaBV instead of ICP and nPAx with the pulse amplitude of CaBV instead of AMP (calculated using both the CFF and PFF models). All reactivity indices were additionally compared with Glasgow Outcome Score (GOS) to verify potential outcome-predictive strength. RESULTS: When correlated, slow waves of ICP demonstrated good coherence between slow waves in CaBV (>0.75); slow waves of AMP showed good coherence with slow waves of the pulse amplitude of CaBV (>0.67) in both the CFF and PFF models. nPRx was moderately correlated with PRx (R = 0.42 for CFF and R = 0.38 for PFF; p < 0.0001). nPAx correlated with PAx with slightly better strength (R = 0.56 for CFF and R = 0.41 for PFF; p < 0.0001). nPAx_CFF showed the strongest association with outcomes. CONCLUSIONS: Non-invasive estimators (nPRx and nPAx) are associated with their invasive counterparts and can provide meaningful associations with outcome after TBI. The CFF model is slightly superior to the PFF model.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».