Non-Invasive and Minimally-Invasive Cerebral Autoregulation Assessment: A Narrative Review of Techniques and Implications for Clinical Research
Notice bibliographique
Résumé
The process of cerebral vessels regulating constant cerebral blood flow over a wide range of systemic arterial pressures is termed cerebral autoregulation (CA). Static and dynamic autoregulation are two types of CA measurement techniques, with the main difference between these measures relating to the time scale used. Static autoregulation looks at the long-term change in blood pressures, while dynamic autoregulation looks at the immediate change. Techniques that provide regularly updating measures are referred to as continuous, whereas intermittent techniques take a single at point in time. However, a technique being continuous or intermittent is not implied by if the technique measures autoregulation statically or dynamically. This narrative review outlines technical aspects of non-invasive and minimally-invasive modalities along with providing details on the non-invasive and minimally-invasive measurement techniques used for CA assessment. These non-invasive techniques include neuroimaging methods, transcranial Doppler, and near-infrared spectroscopy while the minimally-invasive techniques include positron emission tomography along with magnetic resonance imaging and radiography methods. Further, the advantages and limitations are discussed along with how these methods are used to assess CA. At the end, the clinical considerations regarding these various techniques are highlighted.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,004 | 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 ».