Transcranial Doppler Characteristics of Different Embolic Materials During In Vivo Testing
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The authors investigated whether ultrasonic characteristics of embolic signals could be used to differentiate embolic composition. MATERIALS AND METHODS: The authors analyzed high-intensity transient signals (HITS) from 3 patients with patent foramen ovale during the bubble contrast test and during total joint replacement surgery. In 3 anesthetized dogs, latex microspheres, fat particles, and air bubbles were injected into the internal carotid artery and HITS were identified in the cerebral circulation. The area under the receiver operating characteristic curve quantified the usefulness of each measure to distinguish embolic composition. RESULTS: In humans, HITS intensity (area: 0.80) and frequency (area: 0.73) but not duration (area: 0.32) were useful to distinguish air bubbles from presumed solid emboli. In animals, intensity distinguished microspheres from air (area: 0.94) and microspheres from fat (area: 0.94) but was less useful for fat and air (area: 0.64). The duration (area: 0.54-0.76) and frequency (area: 0.54-0.63) were poor discriminators. CONCLUSION: The HITS intensity best distinguished embolic composition. Particle size should be taken into account in future research.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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) | 0,001 | 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 ».