Perioperative Ventilation in Neurosurgical Patients: Considerations and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose of Review The aim of this narrative review is to summarize critical considerations for perioperative airway management and mechanical ventilation in patients undergoing neurosurgical procedures. Recent Findings Given the significant influence that ventilation has on intracranial pressure (ICP) and cerebral blood flow, ventilator settings need to be carefully managed. For example, high positive end-expiratory pressure (PEEP) can increase ICP, while hyperventilation can reduce it. Finding the optimal balance is the key. While evidence supporting lung-protective ventilation in neurosurgical patients is limited, preliminary data suggest that its use could be beneficial, similar to general surgical patients. This typically involves using lower tidal volumes and maintaining optimal oxygenation to prevent ventilator-associated lung injury. Airway management in neurosurgical patients must consider the risk of increased ICP during intubation and the potential for airway complications. Techniques like rapid sequence induction and the use of neuromuscular blockers may be employed to minimize these risks. The primary goal of ventilation in neurosurgical patients is to maintain adequate oxygenation and carbon dioxide removal while minimizing harm to the lungs and brain. However, there may be exceptions where specific ventilatory adjustments are needed, such as in cases of compromised gas exchange or elevated ICP. Summary Patients undergoing neurosurgical procedures often require invasive ventilation due to the complexities of the operation and the need to manage the airway. This creates unique challenges because ventilator settings must balance the need to protect both the lungs and the brain. Further research is needed to establish clear guidelines and optimize ventilatory care in this population.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».