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Enregistrement W4410438055 · doi:10.1186/s13054-025-05432-5

Individualized mean arterial pressure targets in critically ill patients guided by non-invasive cerebral-autoregulation: a scoping review

2025· review· en· W4410438055 sur OpenAlexaff
Jiale Xie, Al-Waleed Al-Battashi, Amanda Ross‐White, J. Gordon Boyd

Notice bibliographique

RevueCritical Care · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCritically illCerebral autoregulationIntensive care medicineAutoregulationBlood pressureMean arterial pressureEmergency medicineCardiologyInternal medicineHeart rate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Current guidelines recommend a uniform mean arterial pressure (MAP) target for resuscitating critically ill patients; for example, 65 mmHg for patients with sepsis and post-cardiac arrest. However, since cerebral autoregulation capacity likely varies widely in patients, uniform target may be insufficient in maintaining cerebral perfusion. Personalized MAP targets, based on a non-invasive determination of cerebral autoregulation, may optimize perfusion and reduce complications. OBJECTIVES: This scoping review summarizes the numerical values, feasibility, and clinical data on personalized MAP targets in critically ill patients. The focus is on non-invasive monitoring, such as near-infrared spectroscopy and transcranial doppler ultrasound, due to their safety, practicality and applicability to patients with- and without brain injury. METHODS: Following PRISMA-ScR guidelines, a systematic search of Ovid MedLine, Embase (Ovid), and the Cochrane Library (Wiley) was conducted on September 28, 2023. Two independent reviewers screened titles, abstracts, and full texts for eligibility and manually reviewed references. RESULTS: Of 7,738 studies were identified, 49 met the inclusion criteria. Of these, 45 (92%) were observational and 4 (8%) were interventional. Patient populations included cardiac surgery (26, 53%), non-cardiac major surgery (4, 8%), cardiac arrest (8, 16%), brain injury (7, 14%), respiratory failure and shock (3, 6%), and sepsis (3, 6%). Optimal MAP was reported in 24 (49%), lower limit of autoregulation in 23 (47%), and upper limit of autoregulation in 10 studies (20%). Thirty-four studies reported partial data loss due to software failures, anomalous data, insufficient natural MAP fluctuation, and workflow barriers. Available randomized controlled trials (RCT) identified challenges with maintaining patients within their target range. Studies explored the associations between personalized MAP targets and a wide range of neurological and non-neurological outcomes, with the most significant and consistent associations identified for acute kidney injury and major morbidity and mortality. Ten studies investigated demographic predictors identifying only few predictors of personalized targets. CONCLUSION: Preliminary investigations suggest considerable variability in personalized MAP targets, which may explain differences in clinical outcomes among critically ill populations. Key gaps remain, including a lack of observational studies in critically ill subpopulations other than cardiac surgery and well-designed RCTs. Resolving identified feasibility barriers might be crucial to successfully carrying out future studies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,208
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,332 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations11
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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