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Enregistrement W4361228341 · doi:10.3389/fstro.2023.1155937

Relationship between edema and intracranial pressure following intracerebral hemorrhage in rat

2023· article· en· W4361228341 sur OpenAlexafffund
Anna C. J. Kalisvaart, Natasha A. Bahr, Frederick Colbourne

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Stroke · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracerebral and Subarachnoid Hemorrhage Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineIntracerebral hemorrhageEdemaIntracranial pressureCerebral edemaStroke (engine)AnesthesiaHematomaIschemiaCompliance (psychology)Internal medicineCardiologySurgerySubarachnoid hemorrhagePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Elevated intracranial pressure (ICP) is a potentially fatal consequence of intracerebral hemorrhage (ICH). As the mass of the hematoma and regional edema builds, ICP rises and becomes increasingly variable acutely after stroke. High ICP may worsen cellular injury and edema by impairing local tissue perfusion, fueling a cycle that may ultimately cause fatality through ischemia and brain herniation. Time spent above an ICP of 20 mmHg often predicts a greater risk of death and disability following ICH. Compensatory mechanisms combat rising ICP. Classically, these include cerebrospinal fluid volume loss and cerebrovascular autoregulation, such as a reduction in the volume of venous blood. Additional mechanisms such as brain tissue compliance and skull volume compensation may also contribute. Compensatory compliance mechanisms are limited, and they vary by age and many other factors. Animal models of ICH are widely used to assess these variables and to gauge putative therapeutics. Most often those studies rely upon simple measures of edema, which may not accurately predict ICP data. Thus, we analyzed our past studies characterizing ICP, edema, and tissue compliance responses to striatal ICH in rat, including the collagenase (C-ICH) and whole blood models (WB-ICH). We found that both ICH models raised ICP, with greater effects in the C-ICH model, which may thus better reflect clinical findings of concern. Importantly, measures of edema, such as in the damaged hemisphere, on their own are not predictive of average or peak ICP response within either model, unless assessing across a very wide range of injury severities, or when including non-stroke animals. We caution against using edema data as a surrogate measure of mass effect and ICP following ICH.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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