MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4324373889 · doi:10.1117/12.2649998

Effects of blood pressure on brain metabolism during cardiopulmonary bypass

2023· article· en· W4324373889 sur OpenAlexaff
Marianne Suwalski, Daniel Milej, Ajay Rajaram, Mamadou Diop, John Murkin, Jason Chui, Keith St. Lawrence

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOptical Imaging and Spectroscopy Techniques
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreLawson Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCardiopulmonary bypassPerfusionCerebral blood flowMedicineMean arterial pressureCardiac surgeryCardiologyBlood pressureAnesthesiaCerebral perfusion pressureBlood flowOxygen saturationHemodynamicsOxygenInternal medicineChemistryHeart rate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiac surgery with cardiopulmonary bypass (CPB) is associated with postoperative neurological complications. Targeted mean arterial blood pressure (MAP) during cardiac surgery is used as one method of maintaining adequate cerebral blood flow (CBF) and perfusion pressure. However, an MAP target of 60 mmHg after transitioning on CPB, which is used in many centers, does not account for the reported broad range of lower autoregulatory limits (50-90 mmHg) [1]. In an effort to maintain cerebral perfusion, near-infrared spectroscopy (NIRS) is used to monitor tissue oxygen saturation (StO2); however, StO2 is not a direct marker of CBF or tissue oxygen demand. As an alternative, possible effects on cerebral energy metabolism could be monitored by using hyperspectral NIRS (hsNIRS) to measure changes in the redox state of cytochrome c oxidase (ΔoxCCO), which are linked to ATP production. In this study, an in-house built hsNIRS/diffuse correlation spectroscopy (DCS) was used to monitor ΔoxCCO, CBF and StO2 in patients during cardiac surgery with CPB. Fourteen patients were retrospectively grouped according to the level of their MAP when transitioning onto CPB: high (70-90 mmHg), target (57-69 mmHg), and low MAP (40-56 mmHg). The aim was to evaluate the potential effects of MAP on ΔoxCCO during the transition onto CPB. Results demonstrated that the smallest changes in oxCCO (-0.08 ± 0.24 μM) were observed in the high MAP group and significantly larger changes (-0.73 ± 0.25 μM) in the low MAP group. The results highlight the potential of ΔoxCCO monitoring for real-time assessment of MAP management during CPB with the ultimate aim of mitigating adverse cerebral events.

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 seuil0,002

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)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,268 · 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

Explorer davantage

Même sujetOptical Imaging and Spectroscopy TechniquesTravaux en français237 207