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Enregistrement W3081295676 · doi:10.1089/neu.2020.7249

Association between Physiological Signal Complexity and Outcomes in Moderate and Severe Traumatic Brain Injury: A CENTER-TBI Exploratory Analysis of Multi-Scale Entropy

2020· article· en· W3081295676 sur OpenAlexaff
Frederick A. Zeiler, Ari Ercole, Michał M. Placek, Peter J. Hutchinson, Nino Stocchetti, Marek Czosnyka, Peter Smieleweski

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurotrauma · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensUniversity of ManitobaHealth Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraumatic brain injuryInterquartile rangeGlasgow Outcome ScaleMedicineTrauma centerInternal medicineIntensive care unitCardiologyRetrospective cohort studyAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In traumatic brain injury (TBI), preliminary retrospective work on signal entropy suggests an association with global outcome. The goal of this study was to provide multi-center validation of the association between multi-scale entropy (MSE) of cardiovascular and cerebral physiological signals, with six-month outcome. Using the Collaborative European NeuroTrauma Effectiveness Research in TBI (CENTER-TBI) high-resolution intensive care unit (ICU) cohort, we selected patients with a minimum of 72 h of physiological recordings and a documented six-month Glasgow Outcome Scale Extended (GOSE) score. The 10-sec summary data for heart rate (HR), mean arterial pressure (MAP), intracranial pressure (ICP), and pulse amplitude of ICP (AMP) were derived across the first 72 h of data. The MSE complexity index (MSE-Ci) was determined for HR, MAP, ICP, and AMP, with the association between MSE and dichotomized six-month outcomes assessed using Mann-Whitney U testing and logistic regression analysis. A total of 160 patients had a minimum of 72 h of recording and a documented outcome. Decreased HR MSE-Ci (7.3 [interquartile range (IQR) 5.4 to 10.2] vs. 5.1 [IQR 3.1 to 7.0]; p = 0.002), lower ICP MSE-Ci (11.2 [IQR 7.5 to 14.2] vs. 7.3 [IQR 6.1 to 11.0]; p = 0.009), and lower AMP MSE-Ci (10.9 [IQR 8.0 to 13.7] vs. 8.7 [IQR 6.6 to 11.0]; p = 0.022), were associated with death. Similarly, lower HR MSE-Ci (8.0 [IQR 6.2 to 10.9] vs. 6.2 [IQR 3.9 to 8.7]; p = 0.003) and lower ICP MSE-Ci (11.4 [IQR 8.6 to 14.4)] vs. 9.2 [IQR 6.0 to 13.5]), were associated with unfavorable outcome. Logistic regression analysis confirmed that lower HR MSE-Ci and ICP MSE-Ci were associated with death and unfavorable outcome at six months. These findings suggest that a reduction in cardiovascular and cerebrovascular system entropy is associated with worse outcomes. Further work in the field of signal complexity in TBI multi-modal monitoring is required.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,570

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,190 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations29
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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