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Enregistrement W2171318276 · doi:10.3390/brainsci3020781

Neurovascular Coupling of the Posterior Cerebral Artery in Spinal Cord Injury: A Pilot Study

2013· article· en· W2171318276 sur OpenAlexafffund
Aaron A. Phillips, Andrei V. Krassioukov, Mei Zheng, Darren E. R. Warburton

Notice bibliographique

RevueBrain Sciences · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensInternational Collaboration On Repair DiscoveriesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British ColumbiaMichael Smith Health Research BC
Mots-clésMedicineSpinal cord injuryAnesthesiaStimulationCerebral blood flowCerebral perfusion pressureCardiologyPosterior cerebral arteryBlood pressureHeart rateSpinal cordInternal medicineMiddle cerebral arteryIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To compare neurovascular coupling in the posterior cerebral artery (PCA) between those with spinal cord injury (SCI) and able bodied (AB) individuals. METHODS: A total of seven SCI and seven AB were matched for age and sex. Measures included PCA velocity (PCAv), beat-by-beat blood pressure and end-tidal carbon dioxide. Posterior cerebral cortex activation was achieved by 10 cycles of (1) 30 s eyes closed (pre-stimulation), (2) 30 s reading (stimulation). RESULTS: Blood pressure was significantly reduced in those with SCI (SBP: 100 ± 13 mmHg; DBP: 58 ± 13 mmHg) vs. AB (SBP: 121 ± 12 mmHg; DBP: 74 ± 9 mmHg) during both pre-stimulation and stimulation, but the relative increase was similar during the stimulation period. Changes in PCAv during stimulation were mitigated in the SCI group (6% ± 6%) vs. AB (29% ± 12%, P < 0.001). Heart rate and end-tidal carbon dioxide responded similarly between groups. CONCLUSIONS: Clearly, NVC is impaired in those with SCI. This study may provide a link between poor perfusion of the posterior cerebral region (containing the medullary autonomic centres) and autonomic dysfunction after SCI.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,278

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations12
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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