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Enregistrement W4200602516 · doi:10.1111/micc.12743

Does aging alter skin vascular function in humans when spatial variation is considered?

2021· article· en· W4200602516 sur OpenAlexaff
Naoto Fujii, Gregory W. McGarr, Tatsuro Amano, Pierre Boulay, Takeshi Nishiyasu, Glen P. Kenny

Notice bibliographique

RevueMicrocirculation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThermoregulation and physiological responses
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReactive hyperemiaMedicineForearmOcclusionCardiologyCuffLaser Doppler velocimetryInternal medicineVascular occlusionBlood flowSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Reports evaluating age-related impairments in cutaneous vascular function assessed by either the venoarteriolar reflex (VAR) induced by venous congestion, or post-occlusive reactive hyperemia (PORH) activated by arterial occlusion, have yielded mixed findings. This may be due to region-specific variability that occurs when assessing local cutaneous vascular responses. We evaluated the hypothesis that aging attenuates VAR and PORH responses in forearm skin assessed across four adjacent sites, each separated by ~4 cm to account for inter-site variability. METHODS: In twenty young (24 ± 4 years, 10 females) and twenty older (60 ± 7 years, 9 females) adults, VAR and PORH were achieved by a 3-min venous occlusion and 5-min arterial occlusion, each induced by inflating a pressure cuff to 45 and 240 mmHg, respectively. Cutaneous blood flow at all skin sites was measured by laser-Doppler flowmetry with the average response from all sites used for between-group comparisons. RESULTS: VAR and PORH responses were similar between groups with the exception that the time required to achieve peak PORH was delayed in older adults (mean difference of 5.5 ± 4.4 s, p = 0.003, Cohen's d = 0.812). CONCLUSIONS: We showed that aging had a negligible influence on VAR and PORH responses in forearm skin even when controlling for region-specific variability.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,245 · 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'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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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