Optimal mean arterial pressure and its objective statistical associations with clinical outcomes and multimodal monitoring cerebral physiology: A systematic scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Optimal mean arterial pressure (MAPopt), also known as optimal arterial blood pressure (ABPopt), represents a patient-specific blood pressure range at which cerebral autoregulation is most intact. To date, literature on this personalized physiological target remains heterogeneous, scattered, and difficult to follow. This scoping review, following PRISMA-ScR guidelines, examined studies that explored objective statistical associations between MAPopt and clinical outcomes and multimodal monitoring (MMM) cerebral physiology. Fifteen articles met the inclusion criteria for studies investigating the relationship between MAPopt and outcome, including seven neonatal studies, five cardiac arrest/surgery studies, two general ICU (Intensive Care Unit) studies, and one neurological ICU study. Fourteen of the fifteen studies found that maintaining blood pressure above or within MAPopt was linked to improved neurological outcomes, while pressures below MAPopt correlated with worse outcomes. In neonates with hypoxic-ischemic encephalopathy, deviations below MAPopt were associated with more severe brain injury. Similarly, cardiac arrest patients spending more time below MAPopt-5 mmHg had higher mortality. Only one study evaluated MAPopt in relation to MMM data, identifying a nonlinear relationship between brain oxygenation and MAP deviation. This review underscores the need for further standardized research on MAPopt, particularly its interaction with MMM, to support its application in personalized critical care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».