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Enregistrement W4402241334 · doi:10.1186/s13054-024-05083-y

Cerebral physiologic insult burden in acute traumatic neural injury: a Canadian High Resolution-TBI (CAHR-TBI) descriptive analysis

2024· article· en· W4402241334 sur OpenAlexafffundabout
Kevin Y. Stein, Alwyn Gomez, Donald Griesdale, Mypinder Sekhon, Françis Bernard, Clare Gallagher, Eric Peter Thelin, Rahul Raj, Marcel Aries, Logan Froese, Andreas H. Kramer, Frederick A. Zeiler

Notice bibliographique

RevueCritical Care · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversité de MontréalHotchkiss Brain InstituteUniversity of British ColumbiaPan Am ClinicUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchResearch ManitobaHealth Sciences Centre Foundation
Mots-clésTraumatic brain injuryMedicineCerebral perfusion pressureIntracranial pressureAnesthesiaCerebral blood flowPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Over the recent decades, continuous multi-modal monitoring of cerebral physiology has gained increasing interest for its potential to help minimize secondary brain injury following moderate-to-severe acute traumatic neural injury (also termed traumatic brain injury; TBI). Despite this heightened interest, there has yet to be a comprehensive evaluation of the effects of derangements in multimodal cerebral physiology on global cerebral physiologic insult burden. In this study, we offer a multi-center descriptive analysis of the associations between deranged cerebral physiology and cerebral physiologic insult burden. Methods Using data from the Canadian High-Resolution TBI (CAHR-TBI) Research Collaborative, a total of 369 complete patient datasets were acquired for the purposes of this study. For various cerebral physiologic metrics, patients were trichotomized into low, intermediate, and high cohorts based on mean values. Jonckheere–Terpstra testing was then used to assess for directional relationships between these cerebral physiologic metrics and various measures of cerebral physiologic insult burden. Contour plots were then created to illustrate the impact of preserved vs impaired cerebrovascular reactivity on these relationships. Results It was found that elevated intracranial pressure (ICP) was associated with more time spent with cerebral perfusion pressure (CPP) < 60 mmHg and more time with impaired cerebrovascular reactivity. Low CPP was associated with more time spent with ICP > 20 or 22 mmHg and more time spent with impaired cerebrovascular reactivity. Elevated cerebrovascular reactivity indices were associated with more time spent with CPP < 60 mmHg as well as ICP > 20 or 22 mmHg. Low brain tissue oxygenation (PbtO2) only demonstrated a significant association with more time spent with CPP < 60 mmHg. Low regional oxygen saturation (rSO2) failed to produce a statistically significant association with any particular measure of cerebral physiologic insult burden. Conclusions Mean ICP, CPP and, cerebrovascular reactivity values demonstrate statistically significant associations with global cerebral physiologic insult burden; however, it is uncertain whether measures of oxygen delivery provide any significant insight into such insult burden.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,009
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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