Intracranial Pressure Monitoring and Treatment Thresholds in Acute Neural Injury: A Narrative Review of the Historical Achievements, Current State, and Future Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Since its introduction in the 1960s, intracranial pressure (ICP) monitoring has become an indispensable tool in neurocritical care practice and a key component of the management of moderate/severe traumatic brain injury (TBI). The primary utility of ICP monitoring is to guide therapeutic interventions aimed at maintaining physiological ICP and preventing intracranial hypertension. The rationale for such ICP maintenance is to prevent secondary brain injury arising from brain herniation and inadequate cerebral blood flow. There exists a large body of evidence indicating that elevated ICP is associated with mortality and that aggressive ICP control protocols improve outcomes in severe TBI patients. Therefore, current management guidelines recommend a cerebral perfusion pressure (CPP) target range of 60-70 mm Hg and an ICP threshold of >20 or >22 mm Hg, beyond which therapeutic intervention should be initiated. Though our ability to achieve these thresholds has drastically improved over the past decades, there has been little to no change in the mortality and morbidity associated with moderate-severe TBI. This is a result of the "one treatment fits all" dogma of current guideline-based care that fails to take individual phenotype into account. The way forward in moderate-severe TBI care is through the development of continuously derived individualized ICP thresholds. This narrative review covers the topic of ICP monitoring in TBI care, including historical context/achievements, current monitoring technologies and indications, treatment methods, associations with patient outcome and multi-modal cerebral physiology, present controversies surrounding treatment thresholds, and future perspectives on personalized approaches to ICP-directed therapy.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».