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Enregistrement W2037829660 · doi:10.1139/y05-084

Peripheral pacemakers and patterns of slow wave propagation in the canine small intestine in vivo

2005· article· en· W2037829660 sur OpenAlexvenueno aff
Wim J. E. P. Lammers, Luc Ver Donck, J. A. J. Schuurkes, Betty Stephen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physiology and Pharmacology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhonocardiography and Auscultation Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCore Research for Evolutional Science and Technology
Mots-clésSmall intestinePeripheralAnatomyAmplitudeWavelengthIleumDuodenumBiologyPhysicsOpticsMedicineInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In an anesthetized, open-abdomen, canine model, the propagation pattern of the slow wave and its direction, velocity, amplitude, and frequency were investigated in the small intestine of 8 dogs. Electrical recordings were made using a 240-electrode array from 5 different sites, spanning the length of the small intestine. The majority of slow waves propagated uniformly and aborally (84%). In several cases, however, other patterns were found including propagation in the oral direction (11%) and propagation block (2%). In addition, in 69 cases (3%), a slow wave was initiated at a local site beneath the electrode array. Such peripheral pacemakers were found throughout the entire intestine. The frequency, velocity, and amplitude of slow waves were highest in the duodenum and gradually declined along the intestine reaching lowest values in the distal ileum (from 17.4+/-1.7 c/min to 12.2+/-0.7 c/min; 10.5+/-2.4 cm/s to 0.8+/-0.2 cm/s, and 1.20+/-0.35 mV to 0.31+/-0.10 mV, respectively; all p<0.001). Consequently, the wavelength of the slow wave was strongly reduced from 36.4+/-0.8 cm to 3.7 +/- 0.1 cm (p<0.001). We conclude that the patterns of slow wave propagation are usually, though not always, uniform in the canine small intestine and that the gradient in the wavelength will influence the patterns of local contractions.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,699
Score d'incertitude au seuil0,388

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations64
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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