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Enregistrement W2332529135 · doi:10.1113/ep085671

Lessons from the laboratory; integrated regulation of cerebral blood flow during hypoxia

2016· article· en· W2332529135 sur OpenAlexaff
Philip N. Ainslie, Ryan L. Hoiland, Damian M. Bailey

Notice bibliographique

RevueExperimental Physiology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHigh Altitude and Hypoxia
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCerebral blood flowHypoxia (environmental)MedicineNeuroscienceOxygen deliveryBlood flowCerebral circulationCerebral hypoxiaCerebral autoregulationCardiologyInternal medicineBlood pressurePsychologyIschemiaOxygenChemistryAutoregulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

New Findings What is the topic of this review? What is the mechanism underlying the control of human cerebral blood flow in hypoxia and what are the consequences? What advances does it highlight? Although appropriate elevations in cerebral blood flow occur in acute and chronic hypoxia, neuronal processes are more sensitive to even small hypoxic insults; hence, they can result in maladaptive consequences despite maintenance of global oxygen delivery. Exposure to acute or chronic hypoxaemia in otherwise healthy humans results in compensatory increases in cerebral blood flow (CBF) at rest and during exercise, referred to as hypoxic cerebral vasodilatation. These elevations in CBF offset the reduction in arterial oxygen content and maintain cerebral O 2 delivery, conforming to the conservation of mass principle. In this review, we discuss the fundamental principles that contribute to the defence of cerebral O 2 delivery and the corresponding implications for metabolism. We critically address to what extent the increase in CBF reflects an adaptive or indeed maladaptive physiological response. The molecular mechanisms of CBF regulation in hypoxia are also briefly discussed and future directions proposed.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,298

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, 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

Citations26
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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