Optimal cerebrovascular reactivity thresholds for the determination of individualized intracranial pressure thresholds in traumatic brain injury: a CAHR-TBI cohort study
Notice bibliographique
Résumé
It has been demonstrated that patient-specific intracranial pressure (ICP) thresholds are possible to derive using the function intersectionality between ICP and cerebrovascular reactivity (CVR). Such individualized ICP (iICP) thresholds represent a potential personalized medicine approach to neurocritical care management. However, it is currently unknown how various CVR thresholds compare in regard to deriving iICP. Here we attempt to identify the CVR thresholds that are best suited for iICP derivation. Leveraging 365 patient data sets from the CAnadian High-Resolution TBI (CAHR-TBI) Research Collaborative, iICP was derived using three ICP-based CVR indices: the pressure reactivity index (PRx); the pulse amplitude index (PAx); and the RAC index, and thresholds ranging from - 1 to + 1, in 0.05 increments. Patients were dichotomized based on 6-month outcome scores into Alive vs. Dead and Favorable vs. Unfavorable outcome. 2 × 2 tables were created for each threshold, grouping patients by outcome and whether their mean ICP was greater or less than their calculated iICP. Chi-squares were calculated for each table and subsequently plotted. The thresholds that produced the largest Chi-square values were identified as those able to derive the iICP with the greatest ability to predict outcomes. Next, Spearman rank correlation testing was used to evaluate associations between iICP, for each threshold, and measures of cerebral physiologic insult burden. With consideration of yield data, ability to predict outcome, and association with cerebral physiologic insult burden, a threshold of + 0.05 was identified for PRx. No optimal threshold could be identified for PAx or RAC.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».