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Enregistrement W3109480616 · doi:10.1038/s41598-020-77626-6

Dynamic response of cerebral blood flow to insulin-induced hypoglycemia

2020· article· en· W3109480616 sur OpenAlexafffund
Ruth McManus, Seva Ioussoufovitch, Elizabeth Froats, Keith St. Lawrence, Stan Van Uum, Mamadou Diop

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOptical Imaging and Spectroscopy Techniques
Établissements canadiensWestern UniversitySt Joseph's Health Care
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaLawson Health Research Institute
Mots-clésHypoglycemiaCerebral blood flowMedicineInsulinInternal medicineBlood flowEndocrinologyAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dynamics of cerebral blood flow (CBF) at the onset of hypoglycemia may play a key role in hypoglycemia unawareness; however, there is currently a paucity of techniques that can monitor adult CBF with high temporal resolution. Herein, we investigated the use of diffuse correlation spectroscopy (DCS) to monitor the dynamics of CBF during insulin-induced hypoglycemia in adults. Plasma glucose concentrations, cortisol levels, and changes in CBF were measured before and during hypoglycemia in 8 healthy subjects. Cerebral blood flow increased by 42% following insulin injection with a delay of 17 ± 10 min, while the onset of hypoglycemia symptoms was delayed by 24 ± 11 min. The findings suggest that the onset of CBF increments precedes the appearance of hypoglycemia symptoms in nondiabetic subjects with normal awareness to hypoglycemia, and DCS could be a valuable tool for investigating the role of CBF in hypoglycemia unawareness.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,491

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,280 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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