High-Frequency Analysis of the Cerebral Physiological Impact of Ketamine in Acute Traumatic Neural Injury
Notice bibliographique
Résumé
Acute traumatic neural injury, also known as traumatic brain injury (TBI), is a leading cause of death. TBI treatment focuses on the use of sedatives, vasopressors, and invasive intracranial pressure (ICP) monitoring to mitigate ICP elevations and maintain cerebral perfusion pressure (CPP). While common sedatives such as propofol and fentanyl have significant side effects, ketamine is an attractive alternative due to its rapid onset and cardiovascular stability. Despite these benefits, ketamine’s use remains controversial due to historical concerns about increasing ICP. Using high-frequency monitoring, this retrospective study compared cerebral pressure-flow dynamics in patients with moderate/severe TBI who received ketamine with those who did not. Statistical analysis included descriptive statistics, comparisons within and between patients receiving ketamine, and evaluation of physiological response around incremental dose changes in ketamine. Various cerebral physiological indices were analyzed, including ICP, CPP, regional cerebral oxygen delivery, intracranial compliance, and cardiovascular reactivity metrics. A total of 122 patients were studied, with 17 receiving ketamine (median age: 37 years) and 105 not receiving ketamine (median age: 42 years). Results indicated higher median ICP in the ketamine group compared with the no ketamine group (9.05 mmHg and 14.00 mmHg, respectively, p = 0.00017); however, this is likely due to differences in patient characteristics and injury severity between the groups. No significant differences were observed in any other index of cerebral pressure-flow dynamics or between any incremental dose change condition. These findings suggest that ketamine does not significantly impact cerebral pressure-flow dynamics, challenging historical concerns about its use in patients with TBI.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».