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Enregistrement W34164997 · doi:10.1096/fasebj.23.1_supplement.949.5

Red Blood Cell Flux in Isolated Capillary Bifurcations

2009· article· en· W34164997 sur OpenAlexafffund
Graham Fraser, Gemma Dias, Daniel Goldman, Christopher G. Ellis

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood properties and coagulation
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBifurcationCapillary actionHematocritFlux (metallurgy)Flow (mathematics)MechanicsBlood flowRed blood cellChemistryMathematicsGeometryPhysicsThermodynamicsBiologyCardiologyNonlinear system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Capillary red blood cell (RBC) flux is the most important determinant of oxygen delivery to tissue. Simultaneous experimental measurement of flow throughout a microvascular network is impractical and necessitates predicting flow using computer simulations. Our existing model uses an empirically derived bifurcation rule (Pries et al., 1989) to determine RBC distribution between daughter branches. Our objective is to validate the existing model of microvascular blood flow on capillary networks versus in vivo measurements. Capillary networks in rat skeletal muscle were recorded and 4 capillary bifurcations were randomly selected for analysis (diameter 5.9±0.27 ?m, segment length 107.7±28.8 ?m) . Custom vascular mapping software was used to reconstruct the real geometry of each bifurcation. Each capillary was analyzed to measure RBC velocity, tube hematocrit and RBC flux. The error in measured RBC flux in the parent compared to the sum of daughters was 1.9±8.3%. Discrete fluctuations of cell distribution over time were seen to have a significant impact on measured flux fraction (FF). Measured RBC FF in the higher flow daughters were 9±6.3% lower than the bifurcation rule predicted at equivalent flow rates. The stochastic nature of the bifurcation rule makes precise predictions of RBC distribution difficult where alternating cells paths can drastically impact measured FF. Supported by CIHR grant to DG and CGE.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,425
Score d'incertitude au seuil0,280

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations1
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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