Notice bibliographique
Résumé
High-frequency stimulation of peripheral nerve bundles is frequently used in clinical tests and physiologic experiments to study presynaptic and postsynaptic effects. To understand the postsynaptic effects, it is important to ensure that each pulse in the train is equally effective in stimulating the presynaptic nerve bundle; however, the optimal interpulse interval (IPI) and the stimulus intensity at which each pulse is equally effective in stimulating the same number of axons are not known. The magnitude of the compound action potential produced by each pulse in a train was tested on the sural nerve of 4 healthy human subjects. The stimulus train (2-4 pulses) was applied to the sural nerve at the lateral malleolus, and neural responses were recorded from just below the knee. With 2-pulse trains, families of curves between IPIs (1-6 ms) and normalized amplitudes of the second response were plotted for different stimulus intensities. Visual inspection of the data showed that the curves fell into 2 groups: with stimulus intensities <2.5x perception threshold (Th), the test response appeared partially at longer IPIs, whereas with stimulus intensities > or = 3x Th, partial recovery of the test response was earlier. The interval for complete recovery was statistically the same for low- and high-intensity stimulation. With more than 2 pulses in a stimulus train (IPI = 5 ms), the amplitude of the compound action potential (CAP) was not affected significantly. These results are important in understanding both the presynaptic and postsynaptic responses when presynaptic axon bundles are stimulated at high frequencies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».