High-resolution measurement of electrically-evoked vagus nerve activity in the anesthetized dog
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Not fully understanding the type of axons activated during vagus nerve stimulation (VNS) is one of several factors that limit the clinical efficacy of VNS therapies. The main goal of this study was to characterize the electrical recruitment of both myelinated and unmyelinated fibers within the cervical vagus nerve. APPROACH: In anesthetized dogs, recording nerve cuff electrodes were implanted on the vagus nerve following surgical excision of the epineurium. Both the vagal electroneurogram (ENG) and laryngeal muscle activity were recorded in response to stimulation of the right vagus nerve. MAIN RESULTS: Desheathing the nerve significantly increased the signal-to-noise ratio of the ENG by 1.2 to 9.9 dB, depending on the nerve fiber type. Repeated VNS following nerve transection or neuromuscular block (1) enabled the characterization of A-fibers, two sub-types of B-fibers, and unmyelinated C-fibers, (2) confirmed the absence of stimulation-evoked reflex compound nerve action potentials in both the ipsilateral and contralateral vagus nerves, and (3) provided evidence of stimulus spillover into muscle tissue surrounding the stimulating electrode. SIGNIFICANCE: Given the anatomical similarities between the canine and human vagus nerves, the results of this study provide a template for better understanding the nerve fiber recruitment patterns associated with VNS therapies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».