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Enregistrement W3181519023 · doi:10.3389/fphar.2021.690921

Transcranial Doppler Based Cerebrovascular Reactivity Indices in Adult Traumatic Brain Injury: A Scoping Review of Associations With Patient Oriented Outcomes

2021· review· en· W3181519023 sur OpenAlexafffund
Alwyn Gomez, Logan Froese, Amanjyot Singh Sainbhi, Carleen Batson, Frederick A. Zeiler

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pharmacology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthUniversity of ManitobaNational Institute of Neurological Disorders and StrokeResearch Manitoba
Mots-clésTraumatic brain injuryTranscranial DopplerMedicineEmergency medicineInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Disruption in cerebrovascular reactivity following traumatic brain injury (TBI) is a known phenomenon that may hold prognostic value and clinical relevance. Ultimately, improved knowledge of this process and more robust means of continuous assessment may lead to advances in precision medicine following TBI. One such method is transcranial Doppler (TCD), which has been employed to evaluate cerebrovascular reactivity following injury utilizing a continuous time-series approach. Objective: The present study undertakes a scoping review of the literature on the association of continuous time-domain TCD based indices of cerebrovascular reactivity, with global functional outcomes, cerebral physiologic correlates, and imaging evidence of lesion change. Design: Multiple databases were searched from inception to November 2020 for articles relevant to the association of continuous time-domain TCD based indices of cerebrovascular reactivity with global functional outcomes, cerebral physiologic correlates, and imaging evidence of lesion change. Results: Thirty-six relevant articles were identified. There was significant evidence supporting an association with continuous time-domain TCD based indices and functional outcomes following TBI. Indices based on mean flow velocity, as measured by TCD, were most numerous while more recent studies point to systolic flow velocity-based indices encoding more prognostic utility. Physiologic parameters such as intracranial pressure, cerebral perfusion pressure, Carbon Dioxide (CO2) reactivity as well as more established indices of cerebrovascular reactivity have all been associated with these TCD based indices. The literature has been concentrated in a few centres and is further limited by the lack of multivariate analysis. Conclusions: This systematic scoping review of the literature identifies that there is a substantial body of evidence that cerebrovascular reactivity as measured by time-domain TCD based indices have prognostic utility following TBI. Indices based on mean flow velocities have the largest body of literature for their support. However, recent studies indicate that indices based on systolic flow velocities may contain the most prognostic utility and more closely follow more established measures of cerebrovascular reactivity. To a lesser extent, the literature supports some associations between these indices and cerebral physiologic parameters. These indices provide a more complete picture of the patient’s physiome following TBI and may ultimately lead to personalized and precise clinical care. Further validation in multi-institution studies is required before these indices can be widely adopted clinically.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0210,020
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,328 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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