Effects of hypercapnia, hypocapnia, and hyperoxemia on brain morphometrics determined by use of T1-weighted magnetic resonance imaging in isoflurane-anesthetized dogs
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the effects of various combinations of PaCO2 and PaO2 values on brain morphometrics. ANIMALS: 6 healthy adult dogs. PROCEDURES: A modified Latin square design for randomization was used. Dogs were anesthetized with propofol (6 to 8 mg/kg, IV), and anesthesia was maintained with isoflurane (1.7%) and atracurium (0.2 mg/kg, IV, q 30 min). Three targeted values of PaCO2 (20, 40, and 80 mm Hg) and 2 values of PaO2 (100 and 500 mm Hg) were achieved in each dog, yielding 6 combinations during a single magnetic resonance (MR) imaging session. When the endpoints were reached, dogs were given at least 5 minutes for physiologic variables to stabilize before T1-weighted MR images were obtained. Total brain volume (TBV) and lateral ventricular volume (LVV) were calculated from manually drawn contours of areas of interest by use of a software program, with each dog serving as its own control animal. Three blinded investigators subjectively evaluated the lateral ventricular size (LVS) and the cerebral sulci width (CSW). Brain morphometric values were compared among the target blood gas states. RESULTS: No significant differences in TBV were found among target states. The LVV was significantly greater during hypocapnia, compared with hypercapnia at the same PaO2 value. With regard to the subjective evaluations, there were no significant differences among evaluators or among combinations of PaO2 and PaCO2 values. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: The changes observed in LVV during hypocapnia and hypercapnia may serve as a potential confounding factor when neuromorphometric evaluations are performed in anesthetized dogs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».