Peripheral Nerve Stimulation Thresholds Based on Waveform Shape and Implications for Guideline Limits
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: The objective of this paper is to derive basic restrictions for induced internal electric field and reference levels for external magnetic flux density for a class of periodic non-sinusoidal waveforms as multiples of the existing limits applicable to sinusoidal waveforms in current exposure standards. The Law of Electrostimulation and the Spatially Extended Nonlinear Node computational model were used to derive peripheral nerve stimulation thresholds of the internal electric field for both non-sinusoidal and sinusoidal waveforms. Threshold ratios (non-sinusoidal to sinusoidal) permitted basic restrictions and reference levels to be derived as multiples of the sinusoidal ones. Intercomparisons of threshold ratios from both models suggest that they are in agreement for flat-topped flux density waveforms with fast rise-times relative to the period but showed a discrepancy for the continuous sinusoid. Results from the computational model were used to establish the threshold ratios used in the conversion. Resulting non-sinusoidal basic restrictions and reference levels were found to have the same functional relationship with frequency as the sinusoidal ones, consisting of two ranges: a flat rheobase and a frequency-dependent (basic restriction) or inverse frequency-dependent (reference level) portion that intersects the rheobase at a transition frequency that is waveform-dependent. Above the transition frequency, the non-sinusoidal basic restriction was found to be inversely related to the flux density rise-time, resulting in an increased limit for fast-rising waveforms. The transition frequencies of fast-rising waveforms were found to be lowered relative to the sinusoidal one. Above the same transition frequency, the non-sinusoidal reference level is flat with frequency and was found to be approximately 79% lower than the sinusoidal one.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».