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Enregistrement W4319318469 · doi:10.3390/jcm12041256

Near-Infrared Spectroscopy Demonstrates the Benefit of Erythracytapheresis in Sickle Cell Disease Adult Patients with Cerebral Vasculopathy

2023· article· en· W4319318469 sur OpenAlexaff
Suella Martino, Rym Chouk Turki, Fouzia Zouiti, Romain Fort, Sadaf Pakdaman, Stéphanie Forté, Dehbia Menouche, David Calvet, Thomas Rupp, France Pirenne, Pablo Bartolucci

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemoglobinopathies and Related Disorders
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiseaseNuclear magnetic resonanceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cerebral vasculopathy can induce chronic cerebral hypoperfusion leading to stroke in patients with sickle cell disease (SCD) and is treated by blood exchange transfusion (BET). However, no prospective clinical study has demonstrated the benefit of BET in adults with SCD and cerebral vasculopathy. Near Infrared Spectroscopy (NIRS) is a recent non-invasive method complementary to Magnetic Resonance Imaging (MRI). We evaluated cerebral perfusion using NIRS during erythracytapheresis in patients with SCD with and without steno-occlusive arterial disease. METHODS: We conducted a monocentric, prospective study in 16 adults with SCD undergoing erythracytapheresis in 2014. Among them, 10 had cerebral steno-occlusive arterial disease. NIRS measured the relative amounts of oxyhemoglobin (OxyHb), deoxyhemoglobin (DeoxyHb) and total hemoglobin (Total Hb) in brain tissue and in muscle. RESULTS: In cerebral hemispheres associated with steno-occlusive arterial disease, we observed a significant increase of OxyHb and Total Hb during BET, without modification of DeoxyHb. CONCLUSION: Using NIRS during BET showed that BET improves cerebral perfusion in adult patients with SCD with cerebral vasculopathy.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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