Mean transit time as an index of cerebral perfusion pressure in experimental systemic hypotension
Notice bibliographique
Résumé
Early diagnosis of cerebrovascular disease requires the accurate identification of brain regions with compromised cerebral perfusion pressure (CPP). Current clinical measures of CPP are invasive and lack regional information. Dynamic contrast-enhanced imaging provides a means of looking at regional cerebral hemodynamics. The purpose of this study was to determine if any of the parameters associated with dynamic contrast-enhanced imaging could be used as an index for CPP under graded systemic hypotension in a rabbit model. Cerebral blood flow (CBF), cerebral blood volume, mean transit time (MTT), and cerebrovascular reserve (CVR) were measured using Computed Tomography Perfusion in three groups: normotensive (n = 14), mild hypotensive (n = 9), and moderate hypotensive (n = 6). MTT demonstrated the strongest correlation with CPP (ρ = -0.642, P < 0.05). CBF was the only other parameter to demonstrate a statistically significant correlation (ρ = 0.575, P < 0.05). CVR is gaining momentum for diagnosing cerebrovascular disease; however, the technique requires patients to be given a hemodynamic challenge, which could aggravate symptoms and even trigger stroke. The results of this study suggest that the use of MTT, not requiring hemodynamic manipulation, is more sensitive to subtle changes in CPP, as would occur in the early stages of cerebrovascular disease.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».