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Enregistrement W4213347023 · doi:10.1161/circ.138.suppl_2.280

Abstract 280: Cerebral Blood Flow and Oxygenation During CPR in Swine

2018· article· en· W4213347023 sur OpenAlexaff
Jeffrey R. Gould, Michael Lick, Christopher L. Kaufman, Joshua W. Lampe, Annemarie Silver, P. Berger, Anja Metzger

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensBerger (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOxygenationCerebral blood flowAnesthesiaCerebral autoregulationCardiologyBlood flowCerebral perfusion pressureInternal medicineBlood pressureAutoregulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Near-infrared spectroscopy (NIRS) has been used during cardiac arrest (CA) to non-invasively measure cerebral oxygenation. Studies have suggested that survival and neurological outcomes can be predicted using cerebral oxygenation, however, the physiology underlying cerebral oxygenation during CA is poorly understood. This exploratory study examined the behavior of cerebral blood flow and oxygenation in response to standard CPR (SCPR) and CPR with Active decompression and lift (ACD) and an impedance threshold device (ITD). Methods: Ventricular fibrillation was electrically induced in eight domestic swine. Following six minutes of untreated VF, SCPR (100 cpm at 20% anterior-posterior distance) was performed for six minutes. ACD+ITD was performed for an additional six minutes at the same rate and depth as SCPR, but with an additional 20% anterior-posterior distance of active lift. Cerebral blood flow was measured via microspheres and cerebral oxygenation was measured using NIRS. Animals were classified as responders if cerebral oxygenation increased within two minutes of initiating SCPR. Cerebral oxygenation did not change or declined during SCPR in non-responders. Results: Six out of eight animals were classified as responders. Cerebral blood flow and oxygenation increased with ACD+ITD compared to SCPR in responders but failed to increase for non-responders. Cerebral blood flow and oxygenation were lower during baseline (BL) in non-responders (Figure). Conclusions: ACD+ITD appears to improve cerebral blood flow and oxygenation. Changes in cerebral oxygenation during CA appear to be associated with measured changes in cerebral blood flow. NIRS may be clinically useful in estimating oxygenation and blood flow during low blood flow states and monitoring physiological responses to different interventions. Failure of improvement in NIRS during CPR may predict poor outcomes and/or the need for additional interventions guided by NIRS.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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