Near Infrared Spectroscopy for Poor Grade Aneurysmal Subarachnoid Hemorrhage—A Concise Review
Notice bibliographique
Résumé
Delayed cerebral ischemia (DCI) disproportionately affects poor grade aneurysmal subarachnoid hemorrhage (aSAH) patients. An unreliable neurological exam and the lack of appropriate monitoring leads to unrecognized DCI, which in turn is associated with severe long-term deficits and higher mortality. Near Infrared Spectroscopy (NIRS) offers simple, continuous, real time, non-invasive cerebral monitoring. It provides regional cerebral oxygen saturation (c-rSO2), which reflects the balance between cerebral oxygen consumption and supply. Reports have demonstrated a good correlation with other cerebral oxygen and blood flow monitoring, and credible cerebrovascular reactivity indices were also derived from NIRS signals. Multiple critical c-rSO2 values have been reported in aSAH patients, based on various thresholds, duration, variation from baseline or cerebrovascular reactivity indices. Some were associated with vasospasm, some with DCI and others with clinical outcomes. However, the poor grade aSAH population has not been specifically studied and no randomized clinical trial has been published. The available literature does not support a specific NIRS-based intervention threshold to guide diagnostic or treatment in aSAH patients. We review herein the fundamental basic concepts behind NIRS technology, relationship of c-rSO2 to other brain monitoring values and their potential clinical interpretation. We follow with a critical evaluation of the use of NIRS in the aSAH population, more specifically its ability to diagnose vasospasm, to predict DCI and its association to outcome. In summary, NIRS might offer significant potential for poor grade aSAH in the future. However, current evidence does not support its use in clinical decision-making, and proper technology evaluation is required.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».