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Enregistrement W4405947367 · doi:10.1111/opo.13436

Modelling the thermal effects of stimulus airflow from the Dolphin aesthesiometer on a model eye surface

2024· article· en· W4405947367 sur OpenAlexafffund
Melanie Mungalsingh, Benjamin Thompson, Sean D. Peterson, Paul J. Murphy

Notice bibliographique

RevueOphthalmic and Physiological Optics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Surface and Contact Lens
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésStimulus (psychology)AirflowThermographyAudiologyMaterials scienceBiomedical engineeringOpticsMedicinePsychologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Purpose To assess the ability of the Dolphin air‐pulse aesthesiometer to present multiple stimuli, which are separated temporally (in sequence) or spatially (simultaneously). Methods Two studies were performed to explore the cooling effects induced by double air‐puff stimuli generated by a novel aesthesiometer composed of two micro‐blower integrated units. The stimuli were delivered sequentially or simultaneously at the same or different spatial locations to an in vitro eye model monitored using thermography. The model eye was based on a 2‐cm LED dome light mounted on a circuit board with an 8‐V supply producing a baseline 32°C temperature. Single and repeated air‐pulse stimuli varying in intensity, duration, inter‐stimulus delay and stimulus location were presented to the model. The cooling effect produced was observed using a thermal camera and quantified using image analysis software. Results The instrument can deliver single stimuli, repeated single stimuli with a variable time delay or multiple stimuli either simultaneously or with a time delay between them. The thermal effects of stimuli were evaluated by measuring (relative to pre‐stimulus baseline) the local temperature change and the diameter of the model eye surface region with ≥1°C reduction. Repeated stimuli at the same location produced a significantly greater effect than a single stimulus of the same intensity (larger area of cooling after the second stimulus compared to the first [| M |{SE} = 1.48 mm {0.06}, p < 0.001]). Spatially separated stimuli produced separate cooling zones, with the amount of cooling relative to stimulus intensity (rm‐ANOVA, F 2,8 = 276.01, p < 0.001, 2 = 0.96). Conclusions The combined use of two micro‐blower units allows increased options for modification of stimulus intensity and timing of delivery that enables the production of alternative stimulus presentations and intensity compared to a single stimulus. This adaptability may enable future in vivo study of corneal sensory nerve summation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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