Impact of Cervical Collar and Patient Position on the Cerebral Blood Flow
Notice bibliographique
Résumé
Background: Spinal protection during emergency medical service (EMS) transport after trauma has become a focus of debate. Historically, patients at risk for spine injury are transported in a rigid collar, long spineboard and headblocks. The cervical collar (c-collar) is hypothesized to provide stabilization for the cervical spine. However, little is known how the c-collar affects cervical blood flow. Methods: Cerebral blood flow was measured in multiple conditions using a non-invasive cerebral blood flow monitor to establish cerebral blood flow index (CBFI). The CBFI data were collected at: standing, sitting, 45°, 30°, 10° or 15°, and supine, with and without c-collar. Descriptive statistics were used for CBFI in each condition, and parametric statistical methods were utilized to determine the significance of changes in CBFI. Results: Five volunteers were recruited, and each tested in six positions with and without c-collar. Mean age was 49 (standard deviation (SD) 15) years and 60% were male. The CBFI mean of means was 71.0 with and 69.4 without the c-collar. Only one subject demonstrated a statistically significant difference in CBFI with c-collar. The CBFI mean of means for position was 72.6 for head of bed less than 30° and 68.1 for greater than 30°. All subjects demonstrated > 99% confidence for a statistically significant difference in CBFI when dichotomized using head of bed at 30°. Conclusions: Head of the bed position has greater influence on CBFI than the c-collar . Clinical significance in healthy volunteers is unknown but this change in cerebral blood flow may have clinical significance in traumatic brain injury or neurologic conditions that compromise autoregulation. J Neurol Res. 2020;10(5):177-182 doi: https://doi.org/10.14740/jnr611
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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 | 0,000 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,007 | 0,001 |
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 ».