Validation of Structural Equation Modeling Methods for Functional MRI Data Acquired in the Human Brainstem and Spinal Cord
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Structural equation modeling (SEM) provides a means of investigating relationships between blood oxygenation level-dependent (BOLD) signal changes in functional MRI data across neuroanatomical regions. The objectives of this study were to demonstrate adapted SEM methods for the brainstem and spinal cord, validate statistical methods and appropriate statistical thresholds, and test the methods with existing data. SEM methods were applied using an anatomical model of regions of the thalamus, brainstem, and spinal cord that are involved with pain processing. Statistical distributions (Z-scores), significance thresholds, and corrections for multiple comparisons were determined from repeated simulations using "null" data sets. SEM analyses were then applied to data from prior studies involving noxious stimulation in healthy participants. Z-score distributions were observed to vary with the number of source regions modeled, the number of time points (volumes) included in the analysis, and the time span (epoch) used for dynamic analyses. Appropriate choices of statistical thresholds and corrections for multiple comparisons were demonstrated. The results reveal consistent network features across/within studies, as well as dependences on study conditions. They show the effectiveness of a SEM method for functional MRI data from the brainstem and spinal cord.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,011 |
| 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) | 0,000 | 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 découle