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Enregistrement W1484362193 · doi:10.1002/jmri.24656

Spinal cord response to stepwise and block presentation of thermal stimuli: A functional MRI study

2014· article· en· W1484362193 sur OpenAlexaff
Rachael L. Bosma, Patrick W. Stroman

Notice bibliographique

RevueJournal of Magnetic Resonance Imaging · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfrared Thermography in Medicine
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrainstemSpinal cordFunctional magnetic resonance imagingSensory systemMagnetic resonance imagingNeuroscienceCordDorsumMedicineAnatomyPsychologyRadiologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To examine the characteristics of the spinal cord and brainstem blood oxygenation level-dependent (BOLD) responses to peripheral stimulation in which the temperature is raised in a stepwise fashion, in order to enhance receptor responses, compared to a block design. MATERIALS AND METHODS: Functional magnetic resonance imaging (fMRI) studies of the spinal cord and brainstem were carried out in 14 healthy volunteers at 3T. Thermal sensory stimuli were applied to the right hand in a block-design paradigm, and in a stepwise paradigm to the same peak temperature. Data were analyzed by means of a general linear model, region of interest analyses, and by structural equation modeling. RESULTS: Results demonstrated BOLD responses in a number of consistent regions between the two paradigms as well as significant differences (P < .001) in the locations and magnitudes of some responses. Specifically, the BOLD response in the dorsal horn was significantly higher in the stepwise compared to the block condition (P < .001). However, more significant connections (T >2) between regions were observed in the block condition. CONCLUSION: Results from this study demonstrate the means to design thermal sensory paradigms to probe components of sensory processing in the brainstem and spinal cord.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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