Assessment of cerebral autoregulation: the quandary of quantification
Notice bibliographique
Résumé
We assessed the convergent validity of commonly applied metrics of cerebral autoregulation (CA) to determine the extent to which the metrics can be used interchangeably. To examine between-subject relationships among low-frequency (LF; 0.07-0.2 Hz) and very-low-frequency (VLF; 0.02-0.07 Hz) transfer function coherence, phase, gain, and normalized gain, we performed retrospective transfer function analysis on spontaneous blood pressure and middle cerebral artery blood velocity recordings from 105 individuals. We characterized the relationships (n = 29) among spontaneous transfer function metrics and the rate of regulation index and autoregulatory index derived from bilateral thigh-cuff deflation tests. In addition, we analyzed data from subjects (n = 29) who underwent a repeated squat-to-stand protocol to determine the relationships between transfer function metrics during forced blood pressure fluctuations. Finally, data from subjects (n = 16) who underwent step changes in end-tidal P(CO2) (P(ET)(CO2) were analyzed to determine whether transfer function metrics could reliably track the modulation of CA within individuals. CA metrics were generally unrelated or showed only weak to moderate correlations. Changes in P(ET)(CO2) were positively related to coherence [LF: β = 0.0065 arbitrary units (AU)/mmHg and VLF: β = 0.011 AU/mmHg, both P < 0.01] and inversely related to phase (LF: β = -0.026 rad/mmHg and VLF: β = -0.018 rad/mmHg, both P < 0.01) and normalized gain (LF: β = -0.042%/mmHg(2) and VLF: β = -0.013%/mmHg(2), both P < 0.01). However, Pet(CO(2)) was positively associated with gain (LF: β = 0.0070 cm·s(-1)·mmHg(-2), P < 0.05; and VLF: β = 0.014 cm·s(-1)·mmHg(-2), P < 0.01). Thus, during changes in P(ET)(CO2), LF phase was inversely related to LF gain (β = -0.29 cm·s(-1)·mmHg(-1)·rad(-1), P < 0.01) but positively related to LF normalized gain (β = 1.3% mmHg(-1)/rad, P < 0.01). These findings collectively suggest that only select CA metrics can be used interchangeably and that interpretation of these measures should be done cautiously.
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 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 | 0,082 | 0,169 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».