Current state of high-fidelity multimodal monitoring in traumatic brain injury
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Multimodality monitoring of patients with severe traumatic brain injury (TBI) is primarily performed in neuro-critical care units to prevent secondary harmful brain insults and facilitate patient recovery. Several metrics are commonly monitored using both invasive and non-invasive techniques. The latest Brain Trauma Foundation guidelines from 2016 provide recommendations and thresholds for some of these. Still, high-level evidence for several metrics and thresholds is lacking. Methods Regarding invasive brain monitoring, intracranial pressure (ICP) forms the cornerstone, and pressures above 22 mmHg should be avoided. From ICP, cerebral perfusion pressure (CPP) (mean arterial pressure (MAP)–ICP) and pressure reactivity index (PRx) (a correlation between slow waves MAP and ICP as a surrogate for cerebrovascular reactivity) may be derived. In terms of regional monitoring, partial brain tissue oxygen pressure (PbtO 2 ) is commonly used, and phase 3 studies are currently ongoing to determine its added effect to outcome together with ICP monitoring. Cerebral microdialysis (CMD) is another regional invasive modality to measure substances in the brain extracellular fluid. International consortiums have suggested thresholds and management strategies, in spite of lacking high-level evidence. Although invasive monitoring is generally safe, iatrogenic hemorrhages are reported in about 10% of cases, but these probably do not significantly affect long-term outcome. Non-invasive monitoring is relatively recent in the field of TBI care, and research is usually from single-center retrospective experiences. Near-infrared spectrometry (NIRS) measuring regional tissue saturation has been shown to be associated with outcome. Transcranial doppler (TCD) has several tentative utilities in TBI like measuring ICP and detecting vasospasm. Furthermore, serial sampling of biomarkers of brain injury in the blood can be used to detect secondary brain injury development. Conclusions In multimodal monitoring, the most important aspect is data interpretation, which requires knowledge of each metric’s strengths and limitations. Combinations of several modalities might make it possible to discern specific pathologic states suitable for treatment. However, the cost–benefit should be considered as the incremental benefit of adding several metrics has a low level of evidence, thus warranting additional research.
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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 | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».