MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2912323169 · doi:10.1002/nbm.4064

BOLD‐based cerebrovascular reactivity vascular transfer function isolates amplitude and timing responses to better characterize cerebral small vessel disease

2019· article· en· W2912323169 sur OpenAlexafffund
Sarah Atwi, Han Shao, David Crane, Leodante da Costa, Richard I. Aviv, David J. Mikulis, Sandra E. Black, Bradley J. MacIntosh

Notice bibliographique

RevueNMR in Biomedicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebrovascular and Carotid Artery Diseases
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteSunnybrook Health Science CentreHeart and Stroke FoundationHealth Sciences CentreSunnybrook HospitalUniversity Health NetworkUniversity of TorontoBaycrest HospitalOntario Brain Institute
Organismes subventionnairesFondation LeducqAlzheimer SocietyCanadian Stroke Network
Mots-clésWhite matterCardiologyCerebral blood flowMedicineInternal medicineHyperintensityMagnetic resonance imagingAnesthesiaRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cerebrovascular reactivity (CVR) is a dynamic measure of the cerebral blood vessel response to vasoactive stimulus. Conventional CVR measures amplitude changes in the blood‐oxygenation‐level‐dependent (BOLD) signal per unit change in end‐tidal CO 2 ( P ET CO 2 ), effectively discarding potential timing information. This study proposes a deconvolution procedure to characterize CVR responses based on a vascular transfer function (VTF) that separates amplitude and timing CVR effects. We implemented the CVR‐VTF to primarily evaluate normal‐appearing white matter (WM) responses in those with a range of small vessel disease. Comparisons between simulations of P ET CO 2 input models revealed that boxcar and ramp hypercapnia paradigms had the lowest relative deconvolution error. We used a T 2 * BOLD‐MRI sequence on a 3 T MRI scanner, with a boxcar delivery model of CO 2 , to test the CVR‐VTF approach in 18 healthy adults and three white matter hyperintensity (WMH) groups: 20 adults with moderate WMH, 12 adults with severe WMH, and 10 adults with genetic WMH (CADASIL). A subset of participants performed a second CVR session at a one‐year follow‐up. Conventional CVR, area under the curve of VTF (VTF‐AUC), and VTF time‐to‐peak (VTF‐TTP) were assessed in WM and grey matter (GM) at baseline and one‐year follow‐up. WMH groups had lower WM VTF‐AUC compared with the healthy group ( p < 0.0001), whereas GM CVR did not differ between groups ( p > 0.1). WM VTF‐TTP of the healthy group was less than that in the moderate WMH group ( p = 0.016). Baseline VTF‐AUC was lower than follow‐up VTF‐AUC in WM ( p = 0.013) and GM ( p = 0.026). The intraclass correlation for VTF‐AUC in WM was 0.39 and coefficient of repeatability was 0.08 [%BOLD/mm Hg]. This study assessed CVR timing and amplitude information without applying model assumptions to the CVR response; this approach may be useful in the development of robust clinical biomarkers of CSVD.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations30
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNMR in BiomedicineMême sujetCerebrovascular and Carotid Artery DiseasesTravaux en français237 207