Quantitative analysis of tissue oxygenation variability across anatomical landmarks in healthy individuals via near-infrared spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
Near-infrared spectroscopy (NIRS) enables noninvasive assessment of tissue oxygenation, but its broader clinical application is hindered by the absence of standardized reference values across anatomical regions. This study aimed to characterize baseline regional tissue oxygen saturation (rSO2) across 17 anatomical landmarks in healthy adults and to identify the most consistent and reproducible measurement sites. Seventy-eight healthy participants (mean age 31 ± 13.4 years) underwent rSO2 assessments using a continuous-wave NIRS system. Demographic and physiological data, including age, sex, skin pigmentation, tissue thickness, and mean arterial pressure, were collected. rSO2 values ranged from 50.5 to 86.0%, with most values between 65 and 76%. The temporomandibular joint and mandibular ramus had the highest mean rSO2 (~ 75.8%), while the thenar eminence and forehead showed the lowest. The quadriceps exhibited the lowest inter-individual variability (2.72 SD), making it the most reliable site for baseline measurements. The sternum also showed low variability (2.96 SD), suggesting its usefulness in dynamic monitoring. Age and sex significantly influenced rSO2 (p < .001), while other variables had limited impact. These findings establish normative rSO2 values and identify optimal NIRS placement sites, supporting device-specific measurement in clinical and research applications to improve detection of tissue hypoxia and perfusion abnormalities.
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 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 | 0,001 | 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 ».