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Enregistrement W4205732954 · doi:10.1111/anae.15604

Clinical applications of point‐of‐care ultrasound in brain injury: a narrative review

2022· review· en· W4205732954 sur OpenAlexaff
Michael Dinsmore, Lashmi Venkatraghavan

Notice bibliographique

RevueAnaesthesia · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineUltrasoundRadiologyTranscranial DopplerIntracranial pressurePoint of care ultrasoundNeurointensive careIntensive care medicinePoint of careTraumatic brain injuryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of point-of-care ultrasound has increased considerably over the last two decades. It has become a readily available, non-invasive bed-side modality for the rapid diagnosis and management of patients in various settings. Point-of-care ultrasound for assessing the heart, lung, abdomen, airway and vascular systems is now well established. Transcranial Doppler ultrasound for assessing cerebral blood flow has been in use for many years. In recent years, brain ultrasonography has been shown to be a powerful tool in the rapid bed-side assessment of cerebral haemodynamics and structural pathology. Brain ultrasound has been shown to be useful in both the emergency department and neurocritical care setting for the non-invasive assessment of raised intracranial pressure, cerebral autoregulation and diagnosis of intracranial haematoma and other space-occupying lesions. Point-of-care ultrasound is an important alternative technique to routine imaging and invasive monitoring techniques, and results are comparable. Competence is easily attainable without formal radiology training. With technological advancement, applications for the use of brain ultrasound continue to grow. This review discusses the clinical use of point-of-care ultrasound in the diagnosis and management of brain injury.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,949
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,347 · 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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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