On the use and misuse of cerebral hemodynamics terminology using transcranial Doppler ultrasound: a call for standardization
Notice bibliographique
Résumé
Cerebral hemodynamics, e.g., cerebral blood flow, can be measured and quantified using many different methods, with transcranial Doppler ultrasound (TCD) being one of the most commonly used approaches. In human physiology, the terminology used to describe metrics of cerebral hemodynamics are inconsistent and in some instances technically inaccurate; this is especially true when evaluating, reporting, and interpreting measures from TCD. Therefore, this perspective article presents recommended terminology when reporting cerebral hemodynamic data. We discuss the current use and misuse of the terminology in the context of using TCD to measure and quantify cerebral hemodynamics and present our rationale and consensus on the terminology that we recommend moving forward. For example, one recommendation is to discontinue the use of the term "cerebral blood flow velocity" in favor of "cerebral blood velocity" with precise indication of the vessel of interest. We also recommend clarity when differentiating between discrete cerebrovascular regulatory mechanisms, namely, cerebral autoregulation, neurovascular coupling, and cerebrovascular reactivity. This will be a useful guide for investigators in the field of cerebral hemodynamics research.
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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 | 0,034 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,037 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,006 |
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 ».