Neurovascular coupling in humans: Physiology, methodological advances and clinical implications
Notice bibliographique
Résumé
Neurovascular coupling reflects the close temporal and regional linkage between neural activity and cerebral blood flow. Although providing mechanistic insight, our understanding of neurovascular coupling is largely limited to non-physiologicalex vivopreparations and non-human models using sedatives/anesthetics with confounding cerebrovascular implications. Herein, with particular focus on humans, we review the present mechanistic understanding of neurovascular coupling and highlight current approaches to assess these responses and the application in health and disease. Moreover, we present new guidelines for standardizing the assessment of neurovascular coupling in humans. To improve the reliability of measurement and related interpretation, the utility of new automated software for neurovascular coupling is demonstrated, which provides the capacity for coalescing repetitive trials and time intervals into single contours and extracting numerous metrics (e.g., conductance and pulsatility, critical closing pressure, etc.) according to patterns of interest (e.g., peak/minimum response, time of response, etc.). This versatile software also permits the normalization of neurovascular coupling metrics to dynamic changes in arterial blood gases, potentially influencing the hyperemic response. It is hoped that these guidelines, combined with the newly developed and openly available software, will help to propel the understanding of neurovascular coupling in humans and also lead to improved clinical management of this critical physiological function.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».