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Enregistrement W2093149831 · doi:10.1080/00207450490475689

INFLUENCE OF A COMPLEX MAGNETIC FIELD APPLICATION IN RATS UPON THERMAL NOCICEPTIVE THRESHOLDS: THE IMPORTANCE OF POLARITY AND TIMING

2004· article· en· W2093149831 sur OpenAlexaff
Loren J. Martin, Stanley A. Koren, Michael A. Persinger

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Neuroscience · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolarity (international relations)NociceptionMagnetic fieldPolarity symbolsElectrophysiologyNeuroscienceSIGNAL (programming language)Nuclear magnetic resonancePhysicsChemistryPsychologyComputer scienceVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The application of a weak (1 microTesla) complex magnetic field pattern with a relevant electrophysiological signature produced an analgesic response in rats to thermal stimuli when the pattern was presented once every 4 sec for 30 min through iron-core solenoids. In one experiment, the burst-firing pattern was presented once every 4 s for 30 min and restricted to the positive polarity, negative polarity or a bipolar equivalent. The strongest analgesia occurred when the burst-firing pattern was presented with positive polarity or as the typical bipolar signal. Administrations of the burst-firing pattern once per week for four consecutive weeks produced analgesia that was clearly evident during the first, third, and fourth weeks but not during the second week of treatment. A telephone sensor coil (that can be readily obtained from local electronic shops) was then used instead of the solenoids along with an audio (.wav) file to generate the magnetic field; the analgesia was still apparent. However, when the magnetic pattern was generated from a compact disc source the analgesia was not evoked. The current results suggest that these fields can be generated through simple commercial devices controlled by available computer software.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,921
Score d'incertitude au seuil0,258

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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