Preoperative Heart Rate Variability Predicts Postinduction Hypotension in Patients with Cervical Myelopathy
Notice bibliographique
Résumé
Background: Autonomic dysfunction, commonly seen in patients with cervical myelopathy, may lead to a decrease in blood pressure intraoperatively. Objective: The aim of our study is to determine if changes in Heart rate variability (HRV) could predict hypotension after induction of anesthesia in patients with cervical myelopathy undergoing spine surgery. Methods and Material: In this prospective observational study, 47 patients with cervical myelopathy were included. Five-minute resting ECG (5 lead) was recorded preoperatively and HRV of very low frequency (VLF), low frequency (LF), and high frequency (HF) spectra were calculated using frequency domain analysis. Incidence of hypotension (MAP <80 mmHg, lasting >5 min) and the number of interventions (40 mcg of phenylephrine or 5 mg of ephedrine) required to treat the hypotension during the period from induction to surgical incision were recorded. HRV indices were compared between the hypotension group and the stable group. Results: The incidence of hypotension after induction was 74.4% (35/47) and the median (IQR) interventions needed to treat hypotension was 2 (0.5-6). Patients who experienced hypotension had lower HF power and higher LF-HF ratios. A LF/HF >2.5 indicated postinduction hypotension likely. There was a correlation between increasing LF-HF ratio and the number of interventions that needs to maintain the MAP above 80 mmHg. Conclusion: HF power was lower and LF-HF ratio was higher in patients with cervical myelopathy who developed postinduction hypotension. Hence, preoperative HRV analysis can be useful to identify patients with cervical myelopathy who are at risk of post-induction hypotension.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».