Electroencephalographic (EEG) changes accompanying normal breathing of concentrated oxygen (hyperoxic ventilation) by healthy adults: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Divers often increase their fraction of inspired oxygen (FIO₂) to decrease their risk of decompression sickness. However, breathing elevated pressures of oxygen can cause central nervous system oxygen toxicity (CNS-OT). This study aimed to review the literature describing the effect of hyperoxia on the electroencephalogram (EEG), thus exploring the potential for real-time detection of an impending CNS-OT seizure. Methods: We searched Medline, Embase, Scopus, and Web of Science for articles that reported EEG measures accompanying hyperoxic ventilation (FIO₂ = 1.0 ± hyperbaric pressure) in healthy participants. We included peer-reviewed journal articles, books, and government reports with no language or date restrictions. Randomised controlled trials and cross-over studies were included; case reports were excluded. We used the Newcastle-Ottawa scale to evaluate evidence quality. Results: Our search strategy returned 1,025 unique abstracts; we analysed the full text of 46 articles; 22 articles (16 studies) were included for review. Study cohorts were typically small and comprised of male non-divers. We discovered a variety of EEG analysis methods: studies performed spectral analysis (n = 12), the analysis of sensory-evoked potentials (n = 4), connectivity/complexity analysis (n = 3), source localisation (n = 1), and expert qualitative analyses (n = 4). Studies of severe exposures (long duration at hyperbaric pressure) typically reported qualitative measures, and studies of mild exposures typically reported quantitative measures. Conclusions: There is a need for a large randomised controlled trial reporting quantitative measures to better understand the effect of hyperoxia on the EEG, thus enabling the development of real-time monitoring of CNS-OT risk.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».