Directional sensitivity of the cerebral pressure-flow relationship during forced oscillations induced by oscillatory lower body negative pressure
Notice bibliographique
Résumé
A directional sensitivity of the cerebral pressure-flow relationship has been described using repeated squat-stands. Oscillatory lower body negative pressure (OLBNP) is a reproducible method to characterize dynamic cerebral autoregulation (dCA). It could represent a safer method to examine the directional sensitivity of the cerebral pressure-flow relationship within clinical populations and/or during pharmaceutical administration. Therefore, examining the cerebral pressure-flow directional sensitivity during an OLBNP-induced cyclic physiological stress is crucial. We calculated changes in middle cerebral artery mean blood velocity (MCAv) per alterations to mean arterial pressure (MAP) to compute ratios adjusted for time intervals (ΔMCAv T /ΔMAP T ) with respect to the minimum-to-maximum MCAv and MAP, for each OLBNP transition (0 to −90 Torr), during 0.05 Hz and 0.10 Hz OLBNP. We then compared averaged ΔMCAv T /ΔMAP T during OLBNP-induced MAP increases (INC) (ΔMCAv T /[Formula: see text]) and decreases (DEC) (ΔMCAv T /[Formula: see text]). Nineteen healthy participants [9 females; 30 ± 6 years] were included. There were no differences in ΔMCAv T /ΔMAP T between INC and DEC at 0.05 Hz. ΔMCAv T /[Formula: see text] (1.06 ± 0.35 vs. 1.33 ± 0.60 cm⋅s −1 /mmHg; p = 0.0076) was lower than ΔMCAv T /[Formula: see text] at 0.10 Hz. These results support OLBNP as a model to evaluate the directional sensitivity of the cerebral pressure-flow relationship.
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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 | 0,000 | 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 ».