Factors affecting the determination of cerebrovascular reactivity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Cerebrovascular reactivity (CVR), measures the ability of the cerebrovasculature to respond to vasoactive stimuli such as CO2. CVR is often expressed as the ratio of cerebral blood flow change to CO2 change. We examine several factors affecting this measurement: blood pressure, stimulus pattern, response analysis and subject position. METHODS: Step and ramp increases in CO2 were implemented in nine subjects, seated and supine. Middle cerebral artery blood flow velocity (MCAv), and mean arterial pressure (MAP) were determined breath-by-breath. Cerebrovascular conductance (MCAc) was estimated as MCAv/MAP. CVR was calculated from both the relative and absolute measures of MCAc and MCAv responses. RESULTS: MAP increased with CO2 in some subjects so that relative CVR calculated from conductance responses were less than those calculated from CVR calculated from velocity responses. CVR measured from step responses were affected by the response dynamics, and were less than those calculated from CVR measured from ramp responses. Subject position did not affect CVR. CONCLUSIONS: (1) MAP increases with CO2 and acts as a confounding factor for CVR measurement; (2) CVR depends on the stimulus pattern used; (3) CVR did not differ from the sitting versus supine in these experiments; (4) CVR calculated from absolute changes of MCAv was less than that calculated from relative changes.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».