Time spent above optimal cerebral perfusion pressure is not associated with failure to improve in outcome in traumatic brain injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Optimal cerebral perfusion pressure (CPPopt) has emerged as a promising personalized medicine approach to the management of moderate-to-severe traumatic brain injury (TBI). Though literature demonstrating its association with poor outcomes exists, there is yet to be work done on its association with outcome transition due to a lack of serial outcome data analysis. In this study we investigate the association between various metrics of CPPopt and failure to improve in outcome over time. METHODS: CPPopt was derived using three different cerebrovascular reactivity indices; the pressure reactivity index (PRx), the pulse amplitude index (PAx), and the RAC index. For each index, % times spent with cerebral perfusion pressure (CPP) above and below its CPPopt and upper and lower limits of reactivity were calculated. Patients were dichotomized based on improvement in Glasgow Outcome Scale-Extended (GOSE) scores into Improved vs. Not Improved between 1 and 3 months, 3 and 6 months, and 1- and 6-month post-TBI. Logistic regression analyses were then conducted, adjusting for the International Mission for Prognosis and Analysis of Clinical Trials (IMPACT) variables. RESULTS: This study included a total of 103 patients from the Winnipeg Acute TBI Database. Through Mann-Whitney U testing and logistic regression analysis, it was found that % time spent with CPP below CPPopt was associated with failure to improve in outcome, while % time spent with CPP above CPPopt was generally associated with improvement in outcome. CONCLUSIONS: Our study supports the existing narrative that time spent with CPP below CPPopt results in poorer outcomes. However, it also suggests that time spent above CPPopt may not be associated with worse outcomes and is possibly even associated with improvement in outcome.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».