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Enregistrement W2622764401 · doi:10.1136/svn-2017-000087

Blood pressure gradients in cerebral arteries: a clue to pathogenesis of cerebral small vessel disease

2017· article· en· W2622764401 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueStroke and Vascular Neurology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebrovascular and genetic disorders
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCerebral arteriesPathogenesisCerebral circulationCardiologyMedicineBlood pressureBlood vesselDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RATIONALE: The role of hypertension in cerebral small vessel disease is poorly understood. At the base of the brain (the 'vascular centrencephalon'), short straight arteries transmit blood pressure directly to small resistance vessels; the cerebral convexity is supplied by long arteries with many branches, resulting in a drop in blood pressure. Hypertensive small vessel disease (lipohyalinosis) causes the classically described lacunar infarctions at the base of the brain; however, periventricular white matter intensities (WMIs) seen on MRI and WMI in subcortical areas over the convexity, which are often also called 'lacunes', probably have different aetiologies. OBJECTIVES: We studied pressure gradients from proximal to distal regions of the cerebral vasculature by mathematical modelling. METHODS AND RESULTS: Blood flow/pressure equations were solved in an Anatomically Detailed Arterial Network (ADAN) model, considering a normotensive and a hypertensive case. Model parameters were suitably modified to account for structural changes in arterial vessels in the hypertensive scenario. Computations predict a marked drop in blood pressure from large and medium-sized cerebral vessels to cerebral peripheral beds. When blood pressure in the brachial artery is 192/113 mm Hg, the pressure in the small arterioles of the posterior parietal artery bed would be only 117/68 mm Hg. In the normotensive case, with blood pressure in the brachial artery of 117/75 mm Hg, the pressure in small parietal arterioles would be only 59/38 mm Hg. CONCLUSION: These findings have important implications for understanding small vessel disease. The marked pressure gradient across cerebral arteries should be taken into account when evaluating the pathogenesis of small WMIs on MRI. Hypertensive small vessel disease, affecting the arterioles at the base of the brain should be distinguished from small vessel disease in subcortical regions of the convexity and venous disease in the periventricular white matter.

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.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,796

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,223 · 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