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Enregistrement W2038030456 · doi:10.1002/jmri.22233

Edited MRS is sensitive to changes in lactate concentration during inspiratory hypoxia

2010· article· en· W2038030456 sur OpenAlexfundno aff
Richard A.E. Edden, Ashley D. Harris, Kevin Murphy, John Evans, Neeraj K. Saxena, Judith E. Hall, Damian M. Bailey, Richard G. Wise

Notice bibliographique

RevueJournal of Magnetic Resonance Imaging · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaResearch Councils UK
Mots-clésHyperoxiaHypoxia (environmental)ChemistryRoom air distributionMedicineInternal medicineOxygenNuclear medicineCardiologyLungPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To demonstrate the application of Mescher-Garwood (MEGA) point-resolved spectroscopy sequence (PRESS) editing to the detection of lactate in the brain at 3T and to investigate changes in lactate concentration associated with inspiratory gas challenges. MATERIALS AND METHODS: Edited lactate measurements were made in six healthy volunteers while the subjects breathed normoxic (21% O(2)), hypoxic (12% O(2)), and hyperoxic (40% O(2)) gas mixtures. Lactate concentration was quantified relative to the unsuppressed water signal from the same volume. RESULTS: Lactate concentration was elevated in all subjects during hypoxia in a highly significant fashion (mean increase = 39%; P = 0.0003). There was no significant change seen in hyperoxia. CONCLUSION: MEGA-PRESS editing at 3T is sufficiently sensitive to detect lactate in the healthy brain with good signal-to-noise ratio (SNR), and can be used to investigate changes in cerebral metabolism arising during inspiratory gas challenges.

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 enseignants0,587
Score d'incertitude au seuil0,383

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations33
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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