Tracer Kinetics of Forearm Endothelial Function: Comparison of an Empirical Method and a Quantitative Modeling Technique
Notice bibliographique
Résumé
Forearm Endothelial Function (FEF) is a marker that has been shown to discriminate patients with cardiovascular disease (CVD). FEF has been assessed using several parameters: the Rate of Uptake Ratio (RUR), EWUR (Elbow-to-Wrist Uptake Ratio) and EWRUR (Elbow-to-Wrist Relative Uptake Ratio). However, the modeling functions of FEF require more robust models. The present study was designed to compare an empirical method with quantitative modeling techniques to better estimate the physiological parameters and understand the complex dynamic processes. The fitted time activity curves of the forearms, estimating blood and muscle components, were assessed using both an empirical method and a two-compartment model. Although correlational analyses suggested a good correlation between the methods for RUR (r=.90) and EWUR (r=.79), but not EWRUR (r=.34), Altman-Bland plots found poor agreement between the methods for all 3 parameters. These results indicate that there is a large discrepancy between the empirical and computational method for FEF. Further work is needed to establish the physiological and mathematical validity of the 2 modeling methods.
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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 | 0,006 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».