Será o Eco doppler transcraniano uma possível ferramenta de diagnóstico de vasoespasmo cerebral? Revisão sistemática
Bibliographic record
Abstract
Introdução: A hemorragia subaracnoide (HSA) é uma condição neurológica crítica, frequentemente associada a elevadas taxas de mortalidade e morbilidade. Uma das complicações mais graves associadas à HSA é o vasoespasmo cerebral (VEC), que é uma condição clínica grave secundária à isquemia cerebral. A angiografia por subtração digital (ASD) é o gold-standard no diagnóstico do VEC, mas a sua natureza invasiva limita a sua utilização recorrente, o que implica um aumento da necessidade de métodos alternativos. Neste sentido, o Doppler Transcraniano (DTC) emerge como meio não invasivo para a monitorização contínua e precoce do VEC. Objetivo: Avaliar a eficácia do Doppler transcraniano como ferramenta de diagnóstico precoce e não invasiva do VEC em pacientes com HSA. Metodologia: A pesquisa foi realizada nas bases de dados MEDLINE/PubMed, Web of Science e Scopus, incluindo estudos observacionais publicados entre janeiro de 2013 e agosto de 2024, em inglês. As palavras-chave utilizadas foram: ("adult patients" OR "subarachnoid hemorrhage") AND “transcranial Doppler" AND ("cerebral vasospasm" OR "vasospasm diagnosis"). A seleção e análise dos estudos foi realizada de forma independente por três revisores. A análise de viés dos estudos incluídos foi avaliada utilizando a escala Newcastle-Ottawa (NOS), que analisa três domínios principais: seleção, comparabilidade e desfechos. Os principais outcomes analisados incluíram a sensibilidade e especificidade do DTC na deteção precoce do VEC, assim como a sua aplicação clínica na monitorização contínua dos pacientes com HSA. Foram também considerados os benefícios da sua utilização como alternativa não invasiva em comparação com os métodos tradicionais. Resultados: Os seis estudos observacionais incluídos evidenciaram que o DTC apresenta uma sensibilidade moderada a alta na deteção de VEC, especialmente quando utilizado em conjunto com outros meios diagnósticos. Já no que diz respeito à sua especificidade, esta é mais variável, representando a técnica e experiência do operador um papel de impacto major nesta característica. Os estudos mostraram que o DTC é de especial utilidade para a monitorização contínua à cabeceira do paciente, oferecendo a vantagem de ser uma técnica não invasiva e em tempo real, embora continue a haver limitações em termos de precisão quando comparada à ASD. Conclusão: O DTC é uma alternativa promissora e viável para a deteção precoce e monitorização do VEC em pacientes com HSA, particularmente devido à sua natureza não invasiva e à capacidade de monitorizar alterações hemodinâmicas cerebrais de forma contínua. No entanto, a variação na sensibilidade e especificidade observada nos estudos analisados, ressalta a necessidade de mais pesquisas que explorem a padronização da técnica, bem como demonstra o impacto da formação profissional na execução desta técnica. Para estudos futuros recomenda-se o foco na otimização de protocolos de uso do DTC, com o objetivo de maximizar sua aplicabilidade clínica e melhorar os outcomes em pacientes com HSA.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".