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Enregistrement W3127132404 · doi:10.1089/neu.2020.7523

Utility of Transcranial Doppler in Moderate and Severe Traumatic Brain Injury: A Narrative Review of Cerebral Physiologic Metrics

2021· review· en· W3127132404 sur OpenAlexaff
Alwyn Gomez, Carleen Batson, Logan Froese, Amanjyot Singh Sainbhi, Frederick A. Zeiler

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurotrauma · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensUniversity of WinnipegUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and Stroke
Mots-clésNeurointensive careTraumatic brain injuryCerebral autoregulationTranscranial DopplerMedicineIntracranial pressureNarrative reviewAutoregulationVasospasmCerebral vasospasmCerebral perfusion pressureCerebral blood flowIntensive care medicineSubarachnoid hemorrhageAnesthesiaInternal medicineBlood pressurePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since its creation in the 1980s, transcranial Doppler (TCD) has provided a method of non-invasively monitoring cerebral physiology and has become an invaluable tool in neurocritical care. In this narrative review, we examine the role TCD has in the management of the moderate and severe traumatic brain injury (TBI) patient. We examine the principles of TCD and the ways in which it has been applied to gain insight into cerebral physiology following TBI, as well as explore the clinical evidence supporting these applications. Its usefulness as a tool to non-invasively determine intracranial pressure, detect post-traumatic vasospasm, predict patient outcome, and assess the state of cerebral autoregulation are all explored.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,586
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations25
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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