Intercerebral autoregulation index consistency in the derivation of <scp>CPPopt</scp> , <scp>MAPopt</scp> , and <scp>BISopt</scp> in humans: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
The optimization of cerebral perfusion and sedation using autoregulation-derived physiologic targets such as optimal cerebral perfusion pressure (CPPopt), optimal mean arterial pressure (MAPopt), and optimal bispectral index (BISopt) has emerged as a promising strategy in neurocritical and perioperative care. However, the reliability and comparability of these optimal (Opt) parameters across different autoregulatory indices remain uncertain. This paper systematically reviews and synthesizes literature comparing CPPopt, MAPopt, and BISopt derived from invasive and noninvasive indices. Following PRISMA-ScR guidelines, studies directly comparing CPPopt, MAPopt, or BISopt from at least two indices were included. Ten studies compared CPPopt, mostly in traumatic brain injury, with mean values between 70 and 76 mmHg. Nine studies compared MAPopt, reporting strong correlations between transcranial doppler-, near-infrared spectroscopy-, and intracranial pressure-derived indices across populations, though limits of agreement were wide. One study compared BISopt across indices, showing internal consistency, while two cross-Opt studies found little correlation between BISopt and CPPopt or MAPopt. CPPopt and MAPopt appear physiologically robust across indices, supporting translational potential in both invasive and noninvasive settings. BISopt may represent a distinct optimization domain related to sedation rather than perfusion. Methodological heterogeneity and limited outcome validation remain barriers. Future work should emphasize standardization, multimodal integration, and outcome-driven trials.
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 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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».