Blood Pressure Variability in Acute Stroke: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
The management of blood pressure variability (BPV) in acute stroke presents a complex challenge with profound implications for patient outcomes. This narrative review examines the role of BPV across various stages of acute stroke care, highlighting its impact on treatment strategies and prognostic considerations. In the prehospital setting, while guidelines lack specific recommendations for BP management, emerging evidence suggests a potential link between BPV and outcomes. Among ischaemic stroke patients who are ineligible for reperfusion therapies, BPV independently influences functional outcomes, emphasising the need for individualised approaches to BP control. During intravenous thrombolysis and endovascular therapy, the intricate interplay between BP levels, recanalisation status, and BPV is evident. Striking a balance between aggressive BP lowering and avoiding hypoperfusion-related complications is essential. Intracerebral haemorrhage management is further complicated by BPV, which emerges as a predictor of mortality and disability, necessitating nuanced BP management strategies. Finally, among patients with acute subarachnoid haemorrhage, increased BPV may be correlated with a rebleeding risk and worse outcomes, emphasizing the need for BPV monitoring in this population. Integration of BPV assessment into clinical practice and research protocols is crucial for refining treatment strategies that are tailored to individual patient needs. Future studies should explore novel interventions targeting BPV modulation to optimise stroke care outcomes.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».