Cerebral Autoregulation Monitoring in Traumatic Brain Injury: An Overview of Recent Advances in Personalized Medicine
Notice bibliographique
Résumé
Impaired cerebral autoregulation (CA) in moderate/severe traumatic brain injury (TBI) has been identified as a strong associate with poor long-term outcomes, with recent data highlighting its dominance over cerebral physiological dysfunction seen in the acute phase post-injury. With advances in bedside continuous cerebral physiological signal processing, continuously derived metrics of CA capacity have been described over the past two decades, leading to improvements in cerebral physiological insult detection and development of novel personalized approaches to TBI care in the intensive care unit (ICU). This narrative review focuses on highlighting the concept of continuous CA monitoring and consequences of impairment in moderate/severe TBI. Further, we provide a comprehensive description and overview of the main personalized cerebral physiological targets, based on CA monitoring, that are emerging as strong associates with patient outcomes. The CA-based personalized targets, such as optimal cerebral perfusion pressure (CPPopt), lower/upper limit of regulation (LLR/ULR), and individualized intracranial pressure (iICP) are positioned to change the way we care for patients with TBI in the ICU, moving away from the "one treatment fits all" paradigm of current guideline-based therapeutic approaches toward a true personalized medicine approach tailored to the individual patient. Future perspectives regarding research needs in this field are also discussed.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».