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Enregistrement W1896547873 · doi:10.1117/1.nph.2.3.035006

Coupling of cerebral blood flow and oxygen consumption during hypothermia in newborn piglets as measured by time-resolved near-infrared spectroscopy: a pilot study

2015· article· en· W1896547873 sur OpenAlexafffund
Mohammad Fazel Bakhsheshi, Mamadou Diop, Laura Morrison, Keith St. Lawrence, Ting-Yim Lee

Notice bibliographique

RevueNeurophotonics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThermal Regulation in Medicine
Établissements canadiensWestern UniversityRobarts Clinical TrialsLawson Health Research Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésCerebral blood flowHypothermiaAnesthesiaIschemiaOxygenAnestheticFunctional near-infrared spectroscopyPropofolMedicineAsphyxiaBlood flowChemistryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hypothermia (HT) is a potent neuroprotective therapy that is now widely used in following neurological emergencies, such as neonatal asphyxia. An important mechanism of HT-induced neuroprotection is attributed to the associated reduction in the cerebral metabolic rate of oxygen ([Formula: see text]). Since cerebral circulation and metabolism are tightly regulated, reduction in [Formula: see text] typically results in decreased cerebral blood flow (CBF); it is only under oxidative stress, e.g., hypoxia-ischemia, that oxygen extraction fraction (OEF) deviates from its basal value, which can lead to cerebral dysfunction. As such, it is critical to measure these key physiological parameters during therapeutic HT. This report investigates a noninvasive method of measuring the coupling of [Formula: see text] and CBF under HT and different anesthetic combinations of propofol/nitrous-oxide ([Formula: see text]) that may be used in clinical practice. Both CBF and [Formula: see text] decreased with decreasing temperature, but the OEF remained unchanged, which indicates a tight coupling of flow and metabolism under different anesthetics and over the mild HT temperature range (38°C to 33°C).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations11
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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