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Enregistrement W2607450259 · doi:10.1117/12.2253553

Prefrontal blood flow and oxygenation measured by NIRS during long-term memory tasks are impaired by acute hyperglycemia (Conference Presentation)

2017· article· en· W2607450259 sur OpenAlexaff
R. Luke Harris, Lindsay Bell, Andrea Reimer, Jacqueline A. Pettersen, Paul D. Siakaluk, Brian Duffels

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerm (time)Presentation (obstetrics)OxygenationBlood oxygenationBlood flowComputer scienceMedicineCardiologyInternal medicineNeurosciencePsychologySurgeryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our goal was to use 2-channel frequency domain near-infrared spectroscopy (NIRS) to investigate the hemodynamic and metabolic mechanisms underlying hyperglycemia-associated long-term memory impairment. We hypothesized that prefrontal cortex (PFC) oxygen saturation (%Sat) and perfusion (tHb, i.e. total hemoglobin) would decrease due to hyperglycemia during learning, and then increase during recall. During learning, participants’ blood glucose was manipulated with beverages containing either 47.4 mg saccharine control (CON, n = 10), or 50 g dextrose + 23.7 mg saccharine (GLC, n = 10). In the Symbol-Digit Modalities Test (SMDT) participants matched nine symbols to corresponding digits (1-9 inclusive), completing 105 learning and 15 testing trials on day 1 and 15 testing trials on day 2. From learning to recall, CON SMDT performance was unchanged, but GLC SMDT performance was decreased 11% (P = 0.0173). There were significant interactions (2-way ANOVA) between the CON-GLC treatment effects and the learning-recall effects for both PFC perfusion and oxygen saturation. Specifically, comparing learning to recall, CON exhibited no tHb differences but for GLC there was a large tHb decrease during learning with a partial recovery toward CON values during recall (P = 0.0012); and, comparing learning to recall, CON exhibited a large %Sat decrease but GLC exhibited a large %Sat increase (P = 0.021). We speculate that, during learning, after overnight fasting (CON) the PFC demands more hemodynamic and metabolic resources and “works” harder, but with readily available sugar (GLC) the PFC exhibits decreased “effort.”

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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