Association between arterial carbon dioxide, brain biomarkers and central nervous system injury during veno-venous extracorporeal membrane oxygenation: A Prospective Cohort Study.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Central nervous system (CNS) injury following initiation of veno-venous extracorporeal membrane oxygenation (VV-ECMO) is common. An acute decrease in PaCO2 following VV-ECMO initiation has been suggested as an etiological factor, but the challenges of diagnosing CNS injuries has made discerning a relationship between PaCO2 and CNS injury difficult.Methods We conducted a prospective cohort study of adult patients undergoing VV-ECMO for acute respiratory failure. We collected blood biospecimens to measure brain biomarkers (neurofilament light [NF-L]; glial fibrillary acidic protein [GFAP]; and phosphorylated-tau 181 [p-tau 181]) in the first seven days following initiation of VV-ECMO. We assessed the relationship between both PaCO2 over the first 24-hours and brain biomarkers with CNS injury using mixed methods linear regression.Results In our cohort twelve of 59 (20%) patients had overt CNS injury identified on head CT. The PaCO2 decrease with VV-ECMO initiation was steeper in patients who developed a CNS injury (-0.32%, 95%CI: -0.25 to -0.39) compared to those without (-0.18%, 95%CI: -0.14 to -0.21, P-interaction < 0.001). The mean concentration of NF-L increased over time and was higher in those with a CNS injury (464 [739]) compared to those without (127 [257])(P = 0.001). GFAP was higher in those with a CNS injury (4278 [11653] pg/ml) compared to those without (116 [108] pg/ml) (P < 0.001).Conclusions Although rapid decreases in PaCO2 following initiation of VV-ECMO were slightly greater in patients that had CNS injuries vs. those without, data overlap and absence of relationships between PaCO2 and brain biomarkers suggests other pathophysiologic variables are likely at play.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».