Allometric scaling of flow‐mediated dilation: is it always helpful?
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
Summary Flow‐mediated dilation ( FMD ) is calculated as the greatest percent change in arterial diameter following an ischaemic challenge. This Traditional % FMD calculation is thought to have statistical bias towards baseline diameter (D base ), which is reduced by allometric scaling. This study examined whether allometric scaling FMD influenced the difference between a group of healthy young and older adults compared to the Traditional % FMD , and to determine whether a New (allometric) scaling % FMD improved the ability to obtain individually scaled FMD . Popliteal artery FMD was assessed in 18 young (26 ± 3 years) and 17 older adults (77 ± 5 years). ‘Corrected’ mean FMD was generated from a log‐linked ANCOVA model. Individual % FMD was evaluated using three calculations: (1) Traditional % FMD calculation; (2) Atkinson (allometric) scaling % FMD (peak diameter ); and (3) New scaling % FMD . Traditional % FMD was significantly larger in young (5·82 ± 2·58%) versus old (3·72 ± 1·26%). ‘Corrected’ FMD means (Y: 5·97 ± 2·12%; O: 3·98 ± 2·06%) were similar to Traditional % FMD ; however, the logarithmic transformation prevents statistical interpretation of group differences. Individually scaled % FMD using the Atkinson scaling resulted in values that were corrected for variations in D base but that were twofold to threefold larger than those of the Traditional calculation. New scaling % FMD resulted in values that were similar to values expected (Y: 6·21 ± 2·75%; O: 3·98 ± 1·36%); however, it did not effectively correct for variation in D base . Recommendations regarding the advantages of allometrically scaling % FMD should be made with caution until research clearly establishes the benefits of this approach.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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