MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2007951064 · doi:10.1161/strokeaha.108.542266

Living Beyond Our Physiological Means

2009· review· en· W2007951064 sur OpenAlexafffund
Charlie S. Thompson, Antoine M. Hakim

Notice bibliographique

RevueStroke · 2009
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurological Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensHeart and Stroke Foundation
Organismes subventionnairesCanadian Stroke NetworkHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésMedicineDiseaseEtiologyIntensive care medicinePathophysiologyEndothelial dysfunctionOrgan dysfunctionVascular diseaseCardiologyPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: It is our premise that the pathophysiology of small vessel disease in the brain is similar to small vessel disease in other heavily perfused tissues and that the presence of small vessel disease elsewhere in the body foretells its presence in the brain as well as its consequences on cognitive function. The hypothesis presented in this article is that small vessel disease is a systemic condition of aging that is exacerbated by vascular risk factors, which results from dysfunction of arteriolar perfusion. This condition, which we term systemic arteriolar dysfunction, affects the brain as well as a number of extracranial systems. SUMMARY OF REVIEW: Recent literature is synthesized to suggest a possible etiology of this condition, highlighting the multiple pathways that may conspire to produce the endothelial and other vascular changes seen in systemic arteriolar dysfunction. CONCLUSIONS: Regardless of the etiology, we emphasize that small vessel disease is a systemic condition with major healthcare consequences, requiring a new paradigm in the way we practice medicine. Because this condition can be decelerated by control of vascular risk factors, doing so may significantly reduce morbidity, mortality, and healthcare costs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations208
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueStrokeMême sujetNeurological Disease Mechanisms and TreatmentsTravaux en français237 207