Effects of hypercapnia, hypocapnia, and hyperoxemia on blood oxygenation level–dependent signal intensity determined by use of susceptibility-weighted magnetic resonance imaging in isoflurane-anesthetized dogs
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the effects of alterations in PaCO(2) and PaO(2) on blood oxygenation level-dependent (BOLD) signal intensity determined by use of susceptibility-weighted magnetic resonance imaging in brains of isoflurane-anesthetized dogs. ANIMALS: 6 healthy dogs. PROCEDURES: In each dog, anesthesia was induced with propofol (6 to 8 mg/kg, IV) and maintained with isoflurane (1.7%) and atracurium (0.2 mg/kg, IV, q 30 min). During 1 magnetic resonance imaging session in each dog, targeted values of PaCO(2) (20, 40, or 80 mm Hg) and PaO(2) (100 or 500 mm Hg) were combined to establish 6 experimental conditions, including a control condition (PaCO(2), 40 mm Hg; PaO(2), 100 mm Hg). Dogs were randomly assigned to different sequences of conditions. Each condition was established for a period of >or= 5 minutes before susceptibility-weighted imaging was performed. Signal intensity was measured in 6 regions of interest in the brain, and data were analyzed by use of an ANCOVA and post hoc Tukey-Kramer adjustments. RESULTS: Compared with control condition findings, BOLD signal intensity did not differ significantly in any region of interest. However, signal intensities in the thalamus and diencephalic gray matter decreased significantly during both hypocapnic conditions, compared with all other conditions except for the control condition. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: In isoflurane-anesthetized dogs, certain regions of gray matter appeared to have greater cerebrovascular responses to changes in PaCO(2) and PaO(2) than did others. Both PaO(2) and PaCO(2) should be controlled during magnetic resonance imaging procedures that involve BOLD signaling and taken into account when interpreting findings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».