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Enregistrement W4292454968 · doi:10.1097/aco.0000000000001183

Cerebral metabolic derangements following traumatic brain injury

2022· review· en· W4292454968 sur OpenAlexaff
Simon Demers-Marcil, Jonathan Coles

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Anaesthesiology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraumatic brain injuryIschemiaCerebral blood flowMedicineKetone bodiesHypoxia (environmental)Carbohydrate metabolismBioinformaticsMetabolismInternal medicineBiologyOxygenChemistryPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Outcome following traumatic brain injury (TBI) remains variable, and derangements in cerebral metabolism are a common finding in patients with poor outcome. This review compares our understanding of cerebral metabolism in health with derangements seen following TBI. RECENT FINDINGS: Ischemia is common within the first 24 h of injury and inconsistently detected by bedside monitoring. Metabolic derangements can also result from tissue hypoxia in the absence of ischemic reductions in blood flow due to microvascular ischemia and mitochondrial dysfunction. Glucose delivery across the injured brain is dependent on blood glucose and regional cerebral blood flow, and is an important contributor to derangements in glucose metabolism. Alternative energy substrates such as lactate, ketone bodies and succinate that may support mitochondrial function, and can be utilized when glucose availability is low, have been studied following TBI but require further investigation. SUMMARY: Mitochondrial dysfunction and the use of alternative energy substrates are potential therapeutic targets, but improved understanding of the causes, impact and significance of metabolic derangements in clinical TBI are needed. Maintaining adequate oxygen and glucose delivery across the injured brain may accelerate the recovery of mitochondrial function and cerebral energy metabolism and remain important management targets.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,185
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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