A Survey on Monitoring and Management of Cerebral Vasospasm and Delayed Cerebral Ischemia After Subarachnoid Hemorrhage: The Mantra Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Cerebral infarction from delayed cerebral ischemia (DCI) is a leading cause of poor neurological outcome after aneurysmal subarachnoid hemorrhage (aSAH). We performed an international clinical practice survey to identify monitoring and management strategies for cerebral vasospasm associated with DCI in aSAH patients requiring intensive care unit admission. METHODS: The survey questionnaire was available on the European Society of Intensive Care Medicine (May 2021-June 2022) and Neurocritical Care Society (April - June 2022) websites following endorsement by these societies. RESULTS: There were 292 respondents from 240 centers in 38 countries. In conscious aSAH patients or those able to tolerate an interruption of sedation, neurological examination was the most frequently used diagnostic modality to detect delayed neurological deficits related to DCI caused by cerebral vasospasm (278 respondents, 95.2%), while in unconscious patients transcranial Doppler/cerebral ultrasound was most frequently used modality (200, 68.5%). Computed tomography angiography was mostly used to confirm the presence of vasospasm as a cause of DCI. Nimodipine was administered for DCI prophylaxis by the majority of the respondents (257, 88%), mostly by an enteral route (206, 71.3%). If there was a significant reduction in arterial blood pressure after nimodipine administration, a vasopressor was added and nimodipine dosage unchanged (131, 45.6%) or reduced (122, 42.5%). Induced hypertension was used by 244 (85%) respondents as first-line management of DCI related to vasospasm; 168 (59.6%) respondents used an intra-arterial procedure as second-line therapy. CONCLUSIONS: This survey demonstrated variability in monitoring and management strategies for DCI related to vasospasm after aSAH. These findings may be helpful in promoting educational programs and future research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».