Impact of age on cerebrovascular dilation versus reactivity to hypercapnia
Notice bibliographique
Résumé
This study quantified the effect of age on cerebrovascular reactivity and cerebrovascular conductance while accounting for differences in grey matter volume in younger (YA: n = 12; 24 ± 4 years, six females) and older adults (OA: n = 10; 66 ± 7 years; five females). Cerebral blood flow velocity (CBFV; transcranial Doppler) in the middle cerebral artery (MCA), MCA cross-sectional area (CSA), intracranial volumes (magnetic resonance imaging), and mean arterial pressure (MAP; Finometer), were measured under normocapnic and hypercapnic (6% carbon dioxide) conditions. Cerebral blood flow (CBF) was quantified from CBFV and MCA CSA and normalized to grey matter volume. Grey matter volume was 719 ± 98 mL in YA and 622 ± 50 mL in OA ( P = 0.009). Cerebrovascular reactivity (%ΔCBF/ΔP ET CO 2 ) was not different between YA and OA. In contrast, cerebrovascular conductance (CBF/MAP) in response to hypercapnia was reduced in OA ( P = 0.02). Of note, MAP increased more with hypercapnia in OA compared with YA. Therefore, the central hemodynamic response to hypercapnia compensated for a diminished dilatory response downstream from the MCA so that the CBF response to hypercapnia per unit of brain mass was not affected by age. This impairment was not detected by traditional measures of cerebrovascular reactivity.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».