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Enregistrement W2783836742 · doi:10.1016/j.cnp.2017.12.003

Phenomenology of neurophysiologic changes during surgical treatment of carotid stenosis using signal analysis

2018· article· en· W2783836742 sur OpenAlexaff
Jonathan Norton, Lissa Peeling, Kotoo Meguro

Notice bibliographique

RevueClinical Neurophysiology Practice · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebrovascular and Carotid Artery Diseases
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSomatosensory evoked potentialCarotid endarterectomyMedicineStenosisAnesthesiaCardiologyInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To describe the changes in the shape and topology of the somatosensory evoked potential (SSEP) during carotid endarterectomy, with particular reference to the time of clamping. METHODS: Routine intraoperative monitoring was performed on 30 patients undergoing carotid endarterectomy (15) or undergoing stenting (15) using median nerve SSEPs. Post-operatively the first and second derivatives of the potential were examined. Separate analysis of the SSEP using wavelets was also performed. RESULTS: In no instances did changes in the SSEP reach clinical significance. The first derivative showed significant changes that were temporally related to the clamp period. After clamping the 'velocity' was higher than baseline. There were changes in the wavelets related to the clamp period with more marked spectral edges at the conclusion of the procedure than baseline. In all instances the patient had a good clinical outcome. CONCLUSIONS: Wavelet and derivative analysis of evoked potentials show changes that are not apparent with measures of amplitude and latency. The clinical relevance of these changes remains uncertain and await larger studies. SIGNIFICANCE: Increased velocity and spectral edges may be markers of increased cerebral blood flow, at least in the setting of pre-existing carotid stenosis.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,311 · 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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