Near Infrared Spectroscopy (NIRS) in the clinical setting – An adjunct to monitoring during diagnosis and treatment
Notice bibliographique
Résumé
Since clinical near infrared spectrophotometers (NIRS) first became commercially available in the early 1990′s there have been more than two thousand related peer reviewed reports in the medical literature. These encompass a wide range of human and animal trials that have been directed at validating the principles, methods, and algorithms underlying the technology, as well as demonstrating its potential for specific clinical uses such as detecting concealed bleeding, onset of hypoxia, progress of ischemia, and tissue oxygenation status within human brain, muscles, organs, and tumours. In addition to its standard use as a monitor of patterns of change in the concentrations of oxygenated, and de‐oxygenated hemoglobin residing in blood, NIRS has also been used to monitor patterns of change in the redox status of the cellular respiration enzyme, cytochrome c oxidase (Cyt a,a3) which utilizes the oxygen diffused from the blood. Accompanied by a tracer bolus of near infrared absorbing dye, NIRS has also been used to measure the proportional blood flow and blood volume transiting organs. NIRS has been used in conjunction with PET, fMRI, BOLD‐fMRI, TCD, vascular flowmetry, MRS, NMR, plethysmography, PO2 histography, EEG, ECG, EMG, SSEP, MEP, MEG, and standard bedside monitoring devices. Herein we summarize the history, technique, algorithms, methods and advances of clinical NIRS.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».