How do we identify the crashing traumatic brain injury patient – the intensivist's view
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Over 40% of patients with severe traumatic brain injury (TBI) show clinically significant neurological worsening within the acute admission period. This review addresses the importance of identifying the crashing TBI patient, the difficulties appreciating clinical neurological deterioration in the comatose patient and how neuromonitoring may provide continuous real-time ancillary information to detect physiologic worsening. RECENT FINDINGS: The latest editions of the Brain Trauma Foundation's Guidelines omitted management algorithms for adult patients with severe TBI. Subsequently, three consensus-based management algorithms were published using a Delphi method approach to provide a bridge between the evidence-based guidelines and integration of the individual treatment modalities at the bedside. These consensus statements highlight the serious situation of critical deterioration requiring emergent evaluation and guidance on sedation holds to obtain a neurological examination while balancing the potential risks of inducing a stress response. SUMMARY: One of the central tenets of neurocritical care is to detect the brain in trouble. The first and most fundamental neurological monitoring tool is the clinical exam. Ancillary neuromonitoring data may provide early physiologic biomarkers to help anticipate, prevent or halt secondary brain injury processes. Future research should seek to understand how data integration and visualization technologies may reduce the cognitive workload to improve timely detection of neurological deterioration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».