Physiological influences on neurovascular coupling: A systematic review of multimodal imaging approaches and recommendations for future study designs
Notice bibliographique
Résumé
In this review, we have amalgamated the literature, taking a multimodal neuroimaging approach to quantify the relationship between neuronal firing and haemodynamics during a task paradigm (i.e., neurovascular coupling response), while considering confounding physiological influences. Original research articles that used concurrent neuronal and haemodynamic quantification in humans (n ≥ 10) during a task paradigm were included from PubMed, Scopus, Web of Science, EMBASE and PsychINFO. Articles published before 31 July 2023 were considered for eligibility. Rapid screening was completed by the first author. Two authors completed the title/abstract and full-text screening. Article quality was assessed using a modified version of the National Institutes of Health Quality Assessment Tool for Observational Cohort and Cross-Sectional Studies. A total of 364 articles were included following title/abstract and full-text screening. The most common combination was EEG/functional MRI (68.7%), with cognitive (48.1%) and visual (27.5%) tasks being the most common. The majority of studies displayed an absence/minimal control of blood pressure, arterial gas concentrations and/or heart rate (92.9%), and only 1.3% monitored these factors. A minority of studies restricted or collected data pertaining to caffeine (7.4%), exercise (0.8%), food (0.5%), nicotine (2.7%), the menstrual cycle (0.3%) or cardiorespiratory fitness levels (0.5%). The cerebrovasculature is sensitive to numerous factors; thus, to understand the neurovascular coupling response fully, better control for confounding physiological influences of blood pressure and respiratory metrics is imperative during study-design formulation. Moreover, further work should continue to examine sex-based differences, the influence of sex steroid hormone concentrations and cardiorespiratory fitness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».