Near Infrared Spectroscopy (NIRS) in the clinical setting – An adjunct to monitoring during diagnosis and treatment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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,a 3 ) 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, PO 2 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.
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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 | 0,000 |
| 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 découle