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Enregistrement W2018574421 · doi:10.1039/c0an00996b

Quantitative impact of small angle forward scatter on whole blood oximetry using a Beer–Lambert absorbance model

2011· article· en· W2018574421 sur OpenAlexafffund
Serge Emile LeBlanc, Monica Atanya, Kevin D. Burns, Réjean Munger

Notice bibliographique

RevueThe Analyst · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNon-Invasive Vital Sign Monitoring
Établissements canadiensUniversity of OttawaOttawa Hospital
Organismes subventionnairesUniversity of Ottawa
Mots-clésAbsorbanceBeer–Lambert lawOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is well known that red blood cell scattering has an impact on whole blood oximetry as well as in vivo retinal oxygen saturation measurements. The goal of this study was to quantify the impact of small angle forward scatter on whole blood oximetry for scattering angles found in retinal oximetry light paths. Transmittance spectra of whole blood were measured in two different experimental setups: one that included small angle scatter in the transmitted signal and one that measured the transmitted signal only, at absorbance path lengths of 25, 50, 100, 250 and 500 µm. Oxygen saturation was determined by multiple linear regression in the 520-600 nm wavelength range and compared between path lengths and experimental setups. Mean calculated oxygen saturation differences between setups were greater than 10% at every absorbance path length. The deviations to the Beer-Lambert absorbance model had different spectral dependences between experimental setups, with the highest deviations found in the 520-540 nm range when scatter was added to the transmitted signal. These results are consistent with other models of forward scatter that predict different spectral dependences of the red blood cell scattering cross-section and haemoglobin extinction coefficients in this wavelength range.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,633

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,211 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations6
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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