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Enregistrement W2330972045 · doi:10.1177/0271678x16639326

The CO <sub>2</sub> stimulus for cerebrovascular reactivity: Fixing inspired concentrations vs. targeting end-tidal partial pressures

2016· article· en· W2330972045 sur OpenAlexaff
Joseph A. Fisher

Notice bibliographique

RevueJournal of Cerebral Blood Flow & Metabolism · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStimulus (psychology)Cerebral blood flowVasoactiveFunctional magnetic resonance imagingOxygen pressureComputer scienceNeuroscienceCardiologyMedicineInternal medicinePsychologyChemistryCognitive psychologyOxygen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cerebrovascular reactivity (CVR) studies have elucidated the physiology and pathophysiology of cerebral blood flow regulation. A non-invasive, high spatial resolution approach uses carbon dioxide (CO2) as the vasoactive stimulus and magnetic resonance techniques to estimate the cerebral blood flow response. CVR is assessed as the ratio response change to stimulus change. Precise control of the stimulus is sought to minimize CVR variability between tests, and show functional differences. Computerized methods targeting end-tidal CO2 partial pressures are precise, but expensive. Simpler, improvised methods that fix the inspired CO2 concentrations have been recommended as less expensive, and so more widely accessible. However, these methods have drawbacks that have not been previously presented by those that advocate their use, or those that employ them in their studies. As one of the developers of a computerized method, I provide my perspective on the trade-offs between these two methods. The main concern is that declaring the precision of fixed inspired concentration of CO2 is misleading: it does not, as implied, translate to precise control of the actual vasoactive stimulus - the arterial partial pressure of CO2 The inherent test-to-test, and therefore subject-to-subject variability, precludes clinical application of findings. Moreover, improvised methods imply widespread duplication of development, assembly time and costs, yet lack uniformity and quality control. A tabular comparison between approaches is provided.

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations75
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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