P.119 Quantification of the relationship between near infrared spectroscopy based and intracranial pressure based indices of cerebrovascular reactivity in moderate to severe TBI
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cerebrovascular reactivity is an important contributor to secondary injury following traumatic brain injury (TBI). The poor spatial resolution and invasive nature of “Gold-standard” intracranial pressure (ICP) based indies of cerebrovascular reactivity limit their use. Near infrared spectroscopy (NIRS) based indices of cerebrovascular reactivity are minimally invasive and have improved spatial resolution. The precise relationship between NIRS and ICP based indices is quantified utilizing times series analysis and advanced statistical techniques. Methods: High-resolution physiologic data was collected in a cohort of adult moderate to severe TBI patients at a single quaternary care site. From this data both ICP and NIRS based indices of cerebrovascular reactivity were derived. The times series structure of these indices was determined and used to correct for autocorrelation in a linear mixed effects model of ICP based indices from NIRS based indices of cerebrovascular reactivity. Results: A total of 83 patients were included in this study. Times series analysis coupled with mixed effects modeling was utilized to examine the relationship between ICP and NIRS based indices of cerebrovascular reactivity. Conclusions: Times series analysis coupled with mixed effects modeling allows for a more complete understanding of the relationship between ICP and NIRS based indices of cerebrovascular reactivity in the setting TBI.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».