Prefrontal blood flow and oxygenation measured by NIRS during long-term memory tasks are impaired by acute hyperglycemia (Conference Presentation)
Notice bibliographique
Résumé
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.”
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».