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Enregistrement W2094376677 · doi:10.1186/1743-8454-4-3

Possible role of the cavernous sinus veins in cerebrospinal fluid absorption

2007· article· en· W2094376677 sur OpenAlexafffund
Miles G. Johnston, Dianna Armstrong, Lena Koh

Notice bibliographique

RevueCerebrospinal Fluid Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCerebrospinal fluid and hydrocephalus
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCerebrospinal fluidMedicineEpineuriumAnatomySubarachnoid spaceCisterna magnaPerivascular spaceLymphatic systemSinus (botany)Cavernous sinusPerineuriumPathologyBiologySciatic nerve

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this investigation was to enhance our understanding of cerebrospinal fluid (CSF) absorption pathways. To achieve this, Microfil (a coloured silastic material) was infused into the subarachnoid space (cisterna magna) of sheep post mortem, and the relevant tissues examined macroscopically and microscopically. The Microfil was taken up by an extensive network of extracranial lymphatic vessels in the olfactory turbinates. In addition however, Microfil also passed consistently through the dura at the base of the brain. Microfil was noted in the spaces surrounding the venous network that comprises the cavernous sinus, in the adventitia of the internal carotid arteries and adjacent to the pituitary gland. Additionally, Microfil was observed within the endoneurial spaces of the trigeminal nerve and in lymphatic vessels emerging from the epineurium of the nerve. These results suggest several unconventional pathways by which CSF may be removed from the subarachnoid space. The movement of CSF to locations external to the cranium via these routes may lead to its absorption into veins and lymphatics outside of the skull. The physiological importance of these pathways requires further investigation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,289 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations46
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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