American Society for Enhanced Recovery and Perioperative Quality Initiative Joint Consensus Statement on the Role of Neuromonitoring in Perioperative Outcomes: Cerebral Near-Infrared Spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
Some neurological complications following surgery have been related to a mismatch in cerebral oxygen supply and demand that may either lead to more subtle changes of brain function or overt complications like stroke or coma. Discovery of a perioperative neurological complication may be outside the treatment window, thereby making prevention an important focus. Early commercial devices used differential spectroscopy to measure relative changes from baseline of 2 chromophores: oxy- and deoxyhemoglobin. It was the introduction of spatially resolved spectroscopy techniques that allowed near-infrared spectroscopy (NIRS)-based cerebral oximetry as we know it today. Modern cerebral oximeters measure the hemoglobin saturation of blood in a specific "optical field" containing arterial, capillary, and venous blood, not tissue oxygenation itself. Multiple cerebral oximeters are commercially available, all of which have technical differences that make them noninterchangeable. The mechanism and meaning of these measurements are likely not widely understood by many practicing physicians. Additionally, as with many clinically used monitors, there is a lack of high-quality evidence on which clinicians can base decisions in their effort to use cerebral oximetry to reduce neurocognitive complications after surgery. Therefore, the Sixth Perioperative Quality Initiative (POQI-6) consensus conference brought together an international team of multidisciplinary experts including anesthesiologists, surgeons, and critical care physicians to objectively survey the literature on cerebral oximetry and provide consensus, evidence-based recommendations for its use in accordance with the GRading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluation (GRADE) criteria for evaluating biomedical literature. The group produced the following consensus recommendations: (1) interpreting perioperative cerebral oximetry measurements in the context of a preinduction baseline value; (2) interpreting perioperative cerebral oximetry measurements in the context of the physiologic variables that affect them; (3) using caution in comparing cerebral oximetry values between different manufacturers; (4) using preoperative cerebral oximetry to identify patients at increased risk of adverse outcomes after cardiac surgery; (5) using intraoperative cerebral oximetry indexed to preinduction baseline to identify patients at increased risk of adverse outcomes after cardiac surgery; (6) using cerebral oximetry to identify and guide management of acute cerebral malperfusion during cardiac surgery; (7) using an intraoperative cerebral oximetry-guided interventional algorithm to reduce intensive care unit (ICU) length of stay after cardiac surgery. Additionally, there was agreement that (8) there is insufficient evidence to recommend using intraoperative cerebral oximetry to reduce mortality or organ-specific morbidity after cardiac surgery; (9) there is insufficient evidence to recommend using intraoperative cerebral oximetry to improve outcomes after noncardiac surgery.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,090 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».