IM
Izabella Marquez
Author with expertise in Management and Pathophysiology of Traumatic Brain Injury
Achievements
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
2
(50% Open Access)
Cited by:
0
h-index:
3
/
i10-index:
0
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

The association of acute and chronic phase cerebrovascular reactivity with patient reported quality of life following moderate-to-severe traumatic brain injury

Alwyn Gomez et al.Sep 5, 2024
Global outcomes have been reported to be associated with cerebrovascular reactivity (CVR) in the acute phase following moderate and severe traumatic brain injury (TBI). The association of CVR in the acute and chronic phase of injury with patient-reported health-related quality of life metrics (HRQOL) metrics has never been explored. The aim of this study is to examine the association of CVR, as measured by the cerebral oxygen indices (COx and COx_a), in the acute and chronic phase following moderate and severe TBI, with patient reported HRQOL. In this prospective cohort study, performed in a Canadian quaternary care center, the association between continuous acute and chronic phase CVR with patient reported HRQOL outcomes following moderate and severe TBI was examined. The main outcomes of interest of this study were validated measures of patient-reported HRQOL over various domains as measured by both the 12-Item Short-Form Health Survey (SF-12) and a Quality of Life after Brain Injury (QOLIBRI) questionnaire. In the 29 subjects of this cohort, acute phase CVR was found to be significantly more active in those with a favorable Mental Component Summary (MCS) scores of the SF-12 at early follow-up when measured by COx (-0.015 [IQR: -0.067 to 0.032] vs 0.040 [IQR: 0.019 to 0.137] for Favorable first MCS vs Unfavorable respectively; Mann-Whitney U test p-value = 0.046) and COx_a (0.038 [IQR: 0.009 to 0.062] vs 0.112 [IQR: 0.065 to 0.167] for Favorable first MCS vs Unfavorable respectively; Mann-Whitney U test p-value = 0.014). Further, multivariable logistic regression analysis found acute phase COx and COx_a to improve model performance when predicting favorable versus unfavorable early MCS scores over established parameters such as age and measures of injury severity. Associations between outcomes and chronic phase CVR were limited, potentially due to short recording periods. This is the first ever pilot study to identify a relationship between acute phase CVR following moderate-to-severe TBI with mental and cognitive outcomes as experienced by patients. Given the small cohort, these findings will need to be confirmed in a larger multicenter study. This highlights the need for additional examination of the role dysfunctional CVR may play in mental and cognitive outcomes, as well as patient-reported outcomes more generally following TBI.
0

Artifact identification and removal methodologies for intracranial pressure signals: a systematic scoping review

Tobias Bergmann et al.Dec 5, 2024
Abstract Objective: Intracranial pressure measurement (ICP) is an essential component of deriving of multivariate data metrics foundational to improving understanding of high temporal relationships in cerebral physiology. A significant barrier to this work is artifact ridden data. As such, the objective of this review was to examine the existing literature pertinent to ICP artifact management.&#xD;&#xD;Methods: A search of five databases (BIOSIS, SCOPUS, EMBASE, PubMed, and Cochrane Library) was conducted based on the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis (PRISMA) guidelines with the PRISMA Extension for Scoping Review. The search question examined the methods for artifact management for ICP signals measured in human/animals. &#xD;&#xD;Results: The search yielded 5,875 unique results. There were 19 articles included in this review based on inclusion/exclusion criteria and article references. Each method presented was categorized as: (1) valid ICP pulse detection algorithms and (2) ICP artifact identification and removal methods. Machine learning-based and filter-based methods indicated the best results for artifact management; however, it was not possible to elucidate a single most robust method.&#xD;&#xD;Conclusion: There is a significant lack of standardization in the metrics of effectiveness in artifact removal which makes comparison difficult across studies. Differences in artifacts observed on patient neuropathological health and recording methodologies have not been thoroughly examined and introduce additional uncertainty regarding effectiveness. &#xD;&#xD;Significance: This work provides critical insights into existing literature pertaining to ICP artifact management as it highlights holes in the literature that need to be adequately addressed in the establishment of robust artifact management methodologies.&#xD;