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Enregistrement W2014036602 · doi:10.1063/1.4821955

Mathematical approaches to modeling of cortical spreading depression

2013· review· en· W2014036602 sur OpenAlexaff
Robert M. Miura, Huaxiong Huang, Jonathan J. Wylie

Notice bibliographique

RevueChaos An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMigraine and Headache Studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCortical spreading depressionNeuroscienceCognitive scienceMigrainePhenomenonPsychologyIllusionCognitive psychologyEpistemologyPhilosophyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Migraine with aura (MwA) is a debilitating disease that afflicts about 25%-30% of migraine sufferers. During MwA, a visual illusion propagates in the visual field, then disappears, and is followed by a sustained headache. MwA was conjectured by Lashley to be related to some neurological phenomenon. A few years later, Leão observed electrophysiological waves in the brain that are now known as cortical spreading depression (CSD). CSD waves were soon conjectured to be the neurological phenomenon underlying MwA that had been suggested by Lashley. However, the confirmation of the link between MwA and CSD was not made until 2001 by Hadjikhani et al. [Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 98, 4687-4692 (2001)] using functional MRI techniques. Despite the fact that CSD has been studied continuously since its discovery in 1944, our detailed understandings of the interactions between the mechanisms underlying CSD waves have remained elusive. The connection between MwA and CSD makes the understanding of CSD even more compelling and urgent. In addition to all of the information gleaned from the many experimental studies on CSD since its discovery, mathematical modeling studies provide a general and in some sense more precise alternative method for exploring a variety of mechanisms, which may be important to develop a comprehensive picture of the diverse mechanisms leading to CSD wave instigation and propagation. Some of the mechanisms that are believed to be important include ion diffusion, membrane ionic currents, osmotic effects, spatial buffering, neurotransmitter substances, gap junctions, metabolic pumps, and synaptic connections. Discrete and continuum models of CSD consist of coupled nonlinear differential equations for the ion concentrations. In this review of the current quantitative understanding of CSD, we focus on these modeling paradigms and various mechanisms that are felt to be important for CSD.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,319
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,128 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations20
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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