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Enregistrement W3099907029 · doi:10.14245/ns.2040144.072

Hemodynamic Management of Acute Spinal Cord Injury: A Literature Review

2020· review· en· W3099907029 sur OpenAlexaff
Young‐Seok Lee, Kyoung‐Tae Kim, Brian K. Kwon

Notice bibliographique

RevueNeurospine · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensInternational Collaboration On Repair DiscoveriesVancouver Spine Surgery InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMinistry of Science and ICT, South KoreaNational Research Foundation of KoreaNational Research Foundation
Mots-clésHemodynamicsMedicineSpinal cord injurySpinal cordAnesthesiaPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of acute spinal cord injury (SCI) management is to reduce secondary injuries and improve neurological recovery after its occurrence. This review aimed to explore the literature regarding hemodynamic management to reduce ischemic secondary injury and improve neurologic outcome following acute SCI. The PubMed database was searched for studies investigating blood flow, mean arterial pressure (MAP), and spinal cord perfusion pressure after SCI. The 2013 guidelines of the American Association of Neurological Surgeons/Congress of Neurological Surgeons recommended maintaining MAP at 85-90 mmHg for 7 days after SCI to potentially improve outcome. However, this recommendation was based on weak evidence for neurologic benefit. The maintenance of MAP will typically require vasopressors, which may have their own set of complications. More recently, studies have suggested the potential importance of considering spinal cord perfusion pressure in addition to the MAP. Further research on the hemodynamic management of acute SCI is required to determine how to optimize neurologic recovery. Evidence-based guidelines for hemodynamic management should acknowledge the gaps in knowledge and the limitations of the current literature.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,664
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,392 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations62
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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