Simulation of spreading depolarization trajectories in cerebral cortex: Correlation of velocity and susceptibility in patients with aneurysmal subarachnoid hemorrhage
Notice bibliographique
Résumé
In many cerebral grey matter structures including the neocortex, spreading depolarization (SD) is the principal mechanism of the near-complete breakdown of the transcellular ion gradients with abrupt water influx into neurons. Accordingly, SDs are abundantly recorded in patients with traumatic brain injury, spontaneous intracerebral hemorrhage, aneurysmal subarachnoid hemorrhage (aSAH) and malignant hemispheric stroke using subdural electrode strips. SD is observed as a large slow potential change, spreading in the cortex at velocities between 2 and 9 mm/min. Velocity and SD susceptibility typically correlate positively in various animal models. In patients monitored in neurocritical care, the Co-Operative Studies on Brain Injury Depolarizations (COSBID) recommends several variables to quantify SD occurrence and susceptibility, although accurate measures of SD velocity have not been possible. Therefore, we developed an algorithm to estimate SD velocities based on reconstructing SD trajectories of the wave-front's curvature center from magnetic resonance imaging scans and time-of-SD-arrival-differences between subdural electrode pairs. We then correlated variables indicating SD susceptibility with algorithm-estimated SD velocities in twelve aSAH patients. Highly significant correlations supported the algorithm's validity. The trajectory search failed significantly more often for SDs recorded directly over emerging focal brain lesions suggesting in humans similar to animals that the complexity of SD propagation paths increase in tissue undergoing injury.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».