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Enregistrement W3184555459 · doi:10.14814/phy2.14982

Losing the dogmatic view of cerebral autoregulation

2021· review· en· W3184555459 sur OpenAlexaff
Patrice Brassard, Lawrence Labrecque, Jonathan D. Smirl, Michael M. Tymko, Hannah G. Caldwell, Ryan L. Hoiland, Samuel J. E. Lucas, André Denault, Étienne J. Couture, Philip N. Ainslie

Notice bibliographique

RevuePhysiological Reports · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaLibin Cardiovascular Institute of AlbertaHotchkiss Brain InstituteMontreal Heart InstituteCalgary Laboratory ServicesCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversity of CalgaryUniversity of AlbertaUniversité LavalUniversity of British Columbia, Okanagan CampusInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCerebral autoregulationCerebral blood flowAutoregulationBlood pressureMedicineCardiologyNeuroscienceInternal medicineAnesthesiaPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 1959, Niels Lassen illustrated the cerebral autoregulation curve in the classic review article entitled Cerebral Blood Flow and Oxygen Consumption in Man. This concept suggested a relatively broad mean arterial pressure range (~60-150 mmHg) wherein cerebral blood flow remains constant. However, the assumption that this wide cerebral autoregulation plateau could be applied on a within-individual basis is incorrect and greatly variable between individuals. Indeed, each data point on the autoregulatory curve originated from independent samples of participants and patients and represented interindividual relationships between cerebral blood flow and mean arterial pressure. Nonetheless, this influential concept remains commonly cited and illustrated in various high-impact publications and medical textbooks, and is frequently taught in medical and science education without appropriate nuances and caveats. Herein, we provide the rationale and additional experimental data supporting the notion we need to lose this dogmatic view of cerebral autoregulation.

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)0,003
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,005
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations171
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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