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Enregistrement W4224324839 · doi:10.3389/fneur.2022.874701

The Complex Relationship Between Cooling Parameters and Neuroprotection in a Model of Selective Hypothermia

2022· article· en· W4224324839 sur OpenAlexafffund
Thomas Mattingly, Andrew McDavid, Amparo Wolf, Glen Lieber, Ronald Solar, Donald Lee, Stephen Lownie

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThermal Regulation in Medicine
Établissements canadiensDartmouth General HospitalLondon Health Sciences CentreHealth Sciences North
Organismes subventionnairesHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésHypothermiaMedicineNeuroprotectionAnesthesiaCohortNadirStroke (engine)HyperthermiaCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Hypothermia remains the best studied neuroprotectant. Despite extensive positive large and small animal data, side effects continue to limit human applications. Selective hypothermia is an efficient way of applying neuroprotection to the brain without the systemic complications of global hypothermia. However, optimal depth and duration of therapeutic hypothermia are still unknown. We analyzed a large animal cohort study of selective hypothermia for statistical relationships between depth or duration of hypothermia and the final stroke volume. Methods A cohort of 30 swine stroke subjects provided the dataset for normothermic and selective hypothermic animals. Hypothermic parameters including duration, temperature nadir, and an Area Under the Curve measurement for 34 and 30°C were correlated with the final infarct volumes measured by MRI and histology. Results Between group comparisons continue to demonstrate a reduction in infarct volume with selective hypothermia. Histologically-derived infarct volumes were 1.2 mm3 smaller in hypothermia-treated pigs (P = 0.04) and showed a similar, but non-significant reduction in MRI (P = 0.15). However, within the selective hypothermia group, more intense cooling, as measured through increased AUC 34 and decreased temperature nadir was associated with larger infarct proportions by MRI [Pearson's r = 0.48 (p = 0.05) and r = −0.59 (p = 0.01), respectively]. Reevaluation of the entire cohort with quadratic regression demonstrated a U-shaped pattern, wherein the average infarct proportion was minimized at 515 degree-minutes (AUC34) of cooling, and increased thereafter. In a single case of direct brain tissue oxygen monitoring during selective hypothermia, brain tissue oxygen strongly correlated with brain temperature reduction over the course of selective hypothermia to 23°C. Conclusions In a large animal model of selective hypothermia applied to focal ischemia, there is a non-monotone relationship between duration and depth of hypothermia and stroke volume reduction. This suggests a limit to depth or duration of selective hypothermia for optimal neuroprotection. Further research is required to delineate more precise depth and duration limits for selective hypothermia.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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