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Enregistrement W2801131921 · doi:10.1017/cjn.2015.122

Multidisciplinary

2015· article· en· W2801131921 sur OpenAlexaffvenue
Frederick A. Zeiler, Nick Sader, LM Gillman, Jeanne Teitelbaum, Michael West, CJ Kazina

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKetamineCerebral blood flowMedicineNMDA receptorAnesthesiaAntagonistAnimal studiesHuman studiesInternal medicineReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Ketamine, an N-methyl D-aspartate (NMDA) receptor antagonist, carries potential benefit in patients with neurological illness. The cerebrovascular/cerebral blood flow (CBF) response to ketamine has been poorly outlined in the literature. Methods: We performed a systematic review of the literature on the cerebrovascular/CBF effects of ketamine in both animal and human subjects. Results: We identified 38 animal studies, and 20 human studies. Within the animal studies, a variety of different models were utilized with the majority focusing changes in global CBF or regional cerebral blood flow (rCBF). Overall, ketamine led to an increase in either global CBF or rCBF, with a vasodilatory effect in medium cerebral vessels. With the human studies a total of 379 patients, 107 of which were control subjects, were studied. Most studies focused on either 131Xe CT or PET imaging with ketamine administration. There was a trend to an increase in global CBF and rCBF with ketamine administration. Conclusions: Animal models indicate an increase in global CBF and rCBF with ketamine administration. Human studies display an Oxford 2b, GRADE C, level of evidence to support an increase in global CBF and rCBF with ketamine administration in both healthy volunteers and elective surgical patients without neurological illness.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,517
Score d'incertitude au seuil0,738

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4830,184

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,258 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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