An Ambiguous Role for Fever in Worsening Outcome After Intracerebral Hemorrhage
Notice bibliographique
Résumé
Intracerebral hemorrhage (ICH) accounts for 10-15% of all strokes and leaves most survivors with impairments. Fever, a rise in the thermoregulatory set point, complicates ICH. This review summarizes ICH fever studies and employs meta-analytic techniques to explore the relationship between fever and ICH. We discuss methodological considerations for future studies and provide an overview of mechanisms by which fever, and its treatment, may impact ICH. We searched the PubMed database using the following terms: ((fever OR hyperthermia) AND (intracerebral hemorrhage OR intraparenchymal hemorrhage OR intracerebral haemorrhage OR intraparenchymal haemorrhage)). Our search returned 727 studies, of which 21 were included in our final analysis, consisting of 19 clinical, and two preclinical, studies. We conducted a meta-analysis on the clinical data to quantify how fever is related to mortality, functional outcomes, and intraventricular hemorrhage. Analysis of clinical studies suggested that fever causes an increased risk of mortality but does not appear to be associated with poor outcomes among survivors, making it difficult to ascertain the extent of harm caused by post-ICH fever or the benefits of its treatment. Perhaps these inconsistencies stem from variable fever definitions, and temperature measurement and fever treatment protocols. Additionally, the lack of mechanistic data in clinical studies coupled with preclinical studies showing no harmful effects of moderate bouts of hyperthermia raise concerns about the direct contribution of hyperthermia and fever in post ICH outcome. Overall, the significance of temperature increases after ICH is unclear, making this an important area for future research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».