Cerebral autoregulation derived blood pressure targets in elective neurosurgery
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Poor postoperative outcomes may be associated with cerebral ischaemia or hyperaemia, caused by episodes of arterial blood pressure (ABP) being outside the range of cerebral autoregulation (CA). Monitoring CA using COx (correlation between slow changes in mean ABP and regional cerebral O2 saturation—rSO2) could allow to individualise the management of ABP to preserve CA. We aimed to explore a continuous automated assessment of ABPOPT (ABP where CA is best preserved) and ABP at the lower limit of autoregulation (LLA) in elective neurosurgery patients. Retrospective analysis of prospectively collected data of 85 patients [median age 60 (IQR 51–68)] undergoing elective neurosurgery. ABPBASELINE was the mean of 3 pre-operative non-invasive measurements. ABP and rSO2 waveforms were processed to estimate COx-derived ABPOPT and LLA trend-lines. We assessed: availability (number of patients where ABPOPT/LLA were available); time required to achieve first values; differences between ABPOPT/LLA and ABP. ABPOPT and LLA availability was 86 and 89%. Median (IQR) time to achieve the first value was 97 (80–155) and 93 (78–122) min for ABPOPT and LLA respectively. Median ABPOPT [75 (69–84)] was lower than ABPBASELINE [90 (84–95)] (p < 0.001, Mann-U test). Patients spent 72 (56–86) % of recorded time with ABP above or below ABPOPT ± 5 mmHg. ABPOPT and ABP time trends and variability were not related to each other within patients. 37.6% of patients had at least 1 hypotensive insult (ABP < LLA) during the monitoring time. It seems possible to assess individualised automated ABP targets during elective neurosurgery.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».