Neurovascular coupling on trial: How the number of trials completed impacts the accuracy and precision of temporally derived neurovascular coupling estimates
Notice bibliographique
Résumé
Standard practices for quantifying neurovascular coupling (NVC) with transcranial Doppler ultrasound (TCD) require participants to complete one-to-ten repetitive trials. However, limited empirical evidence exists regarding how the number of trials completed influences the validity and reliability of temporally derived NVC metrics. Secondary analyses was performed on 60 young healthy participants (30 females/30 males) who completed eight cyclical eyes-closed (20-seconds), eyes-open (40-seconds) NVC trials, using the “Where’s Waldo?” visual paradigm. TCD data was obtained in posterior and middle cerebral arteries (PCA and MCA, respectively). The within-day (n = 11) and between-day ( n = 17) reliability were assessed at seven- and three-time points, respectively. Repeat testing from the reliability aims were also used for the concurrent validity analysis ( n = 160). PCA metrics (i.e., baseline, peak, percent increase, and area-under-the-curve) demonstrated five trials produced excellent intraclass correlation coefficient (ICC) 95% confidence intervals for validity and within-day reliability (>0.900), whereas between-day reliability was good-to-excellent (>0.750). Likewise, 95% confidence intervals for coefficient of variation (CoV) measures ranged from acceptable (<20%) to excellent (<5%) with five-or-more trials. Employing fewer than five trials produced poor/unacceptable ICC and CoV metrics. Future NVC, TCD-based research should therefore have participants complete a minimum of five trials when quantifying the NVC response with TCD via a “ Where’s Waldo?” paradigm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,086 | 0,297 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».