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Enregistrement W2732477594 · doi:10.1177/8756479317716394

Analysis of the Velocity Profile of the Popliteal Artery and Its Relevance During Blood Flow Studies

2017· article· en· W2732477594 sur OpenAlexaff
Omodele Olowoyeye, Stephanie Chiu, General Leung, Graham A. Wright, Alan R. Moody

Notice bibliographique

RevueJournal of diagnostic medical sonography · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Disease Prevention
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreSt. Michael's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopliteal arteryMedicineBlood flowCardiologyReactive hyperemiaBrachial arteryInternal medicineOcclusionArteryFlow velocityAnatomyBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mean blood velocity is required to calculate blood flow and to determine the associated shear rate. The maximal blood flow velocity is assumed to have a parabolic velocity profile; therefore, the mean velocity is half of the maximal value. Previous studies have been carried out on vessels such as the brachial and femoral artery, but none have been reported for the popliteal artery. To assess the velocity profile of the popliteal artery, a spectral Doppler analysis was performed on ten healthy patients during varied flow states (resting, distal occlusion, hyperemia). The results were then averaged over the entire cardiac cycle. The flow described in these patients’ popliteal artery had a blunted parabolic flow profile with a TAV mean :TAV max ratio of 0.68 ± 0.07 at baseline. The baseline measures were compared to a TAV mean :TAV max ratio of 0.68 ± 0.12 during distal occlusion and 0.67 ± 0.16 during reactive hyperemia. These descriptive results may suggest that adjustments may be needed for a blunted parabolic profile, especially when calculating the mean velocity of the popliteal artery.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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