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Enregistrement W4321376001 · doi:10.1177/08850666231156589

Initial Diagnosis and Management of Acutely Elevated Intracranial Pressure

2023· review· en· W4321376001 sur OpenAlexaff
Hashim Kareemi, Michael Pratte, Shane English, Ariel Hendin

Notice bibliographique

RevueJournal of Intensive Care Medicine · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntensive care medicineHypertonic salineEtiologyLidocaineIntracranial pressureIntubationTraumatic brain injuryResuscitationStroke (engine)AnesthesiaPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acutely elevated intracranial pressure (ICP) may have devastating effects on patient mortality and neurologic outcomes, yet its initial detection remains difficult because of the variety of manifestations that it can cause disease states it is associated with. Several treatment guidelines exist for specific disease processes such as trauma or ischemic stroke, but their recommendations may not apply to other causes. In the acute setting, management decisions must often be made before the underlying cause is known. In this review, we present an organized, evidence-based approach to the recognition and management of patients with suspected or confirmed elevated ICP in the first minutes to hours of resuscitation. We explore the utility of invasive and noninvasive methods of diagnosis, including history, physical examination, imaging, and ICP monitors. We synthesize various guidelines and expert recommendations and identify core management principles including noninvasive maneuvers, neuroprotective intubation and ventilation strategies, and pharmacologic therapies such as ketamine, lidocaine, corticosteroids, and the hyperosmolar agents mannitol and hypertonic saline. Although an in-depth discussion of the definitive management of each etiology is beyond the scope of this review, our goal is to provide an empirical approach to these time-sensitive, critical presentations in their initial stages.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,820
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,294 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations23
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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