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Enregistrement W2298525988 · doi:10.1002/ana.24642

Human cerebral circuitry related to cardiac control: A neuroimaging meta‐analysis

2016· review· en· W2298525988 sur OpenAlexafffund
Estefanía Ruíz Vargas, Peter Sörös, J. Kevin Shoemaker, Vladimir Hachinski

Notice bibliographique

RevueAnnals of Neurology · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Space Agency
Mots-clésInsulaNeuroimagingInsular cortexHeart rateMeta-analysisHeart rate variabilityNeuroscienceAnterior cingulate cortexPsychologyArousalFunctional neuroimagingAmygdalaStroke (engine)Prefrontal cortexMedicineCardiologyInternal medicineCognitionBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Serious arrhythmias often follow stroke, highlighting the important role that the cerebral cortex has in neural regulation of the heart. Neuroimaging studies reveal patterns of activation associated with autonomic cardiovascular responses. Using the activation likelihood estimation, a meta-analysis was performed to identify cortical activation patterns related to heart rate and heart rate variability across studies that used differing stimuli of cardiovascular arousal. Consistent associations with heart rate and heart rate variability were observed in the anterior cingulate, amygdala, insula, and prefrontal cortex, among others. Also, evidence is provided of insular lateralization associated with autonomic cardiac responses. Ann Neurol 2016;79:709-716.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,010
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,258 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations94
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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