Assessing Cerebrovascular Resistance in Patients With Sickle Cell Disease
Notice bibliographique
Résumé
In patients with sickle cell disease (SCD) the delivery of oxygen to the brain is compromised by anemia, abnormal rheology, and steno-occlusive vascular disease. Meeting demands for oxygen delivery requires compensatory features of brain perfusion. The cerebral vasculature’s regulatory function and reserves can be assessed by observing the flow response to a vasoactive stimulus. In a traditional approach we measured voxel-wise change in Blood Oxygen-Level Dependent (BOLD) MRI signal as a surrogate of cerebral blood flow (CBF) in response to a linear progressive ramping of end-tidal partial pressure of carbon dioxide (PETCO2). Cerebrovascular reactivity (CVR) was defined as ΔBOLD/ΔPETCO2. We used a computer model to fit a virtual sigmoid resistance curve to the progressive CBF response to the stimulus, enabling the calculation of resistance parameters: amplitude, midpoint, range response, resistance sensitivity and vasodilatory reserve. The quality of the resistance sigmoid fit was expressed as the r2 of the fit. We tested 35 patients with SCD, as well as 24 healthy subjects to provide an indication of the normal ranges of the resistance parameters. We found that gray matter CVR and resistance amplitude, range, reserve, and sensitivity are reduced in patients with SCD compared to healthy controls, while resistance midpoint was increased. This study is the first to document resistance measures in adult patients with SCD. It is also the first to score these vascular resistance measures in comparison to the normal range. We anticipate these data will complement the current understanding of the cerebral vascular pathophysiology of SCD, identify paths for therapeutic interventions, and provide biomarkers for monitoring the progress of the disease.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».