Monitoring physiologic change in the bladder in health and disease. A new biomedical application of near-infrared spectroscopy
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Notice bibliographique
Résumé
Biomedical applications of near-infrared spectroscopy (NIRS) utilize non-invasive optical technology to monitor alterations in tissue oxygenation and hemodynamics in real time via changes in concentration of the chromophores oxygenated and deoxygenated hemoglobin. Applications of NIRS to the bladder are novel and recent. Transcutaneous monitoring over the bladder as it fills and empties provides unique physiologic information, as hemodynamic variations in the organ's microcirculation and alterations in oxygen supply, demand and consumption in the detrusor muscle can be inferred. Such information, which is not available by other means, enhances investigation of patients with bladder dysfunction, offers new insights into causal pathology and hence potentially impact choice of pharmaceutical agents. Problem voiding is common, but the principal diagnostic test is invasive, and gives limited diagnostic and therapeutic information (pressure/flow). Continuous wave NIRS instruments are used for bladder monitoring. Initially NIR light was laser-generated; now miniaturized self-contained devices using light emitting diodes, spatial configuration of emitters to detector, and wireless capacity enhance research scope and clinical monitoring potential. NIRS bladder chromophore patterns during filling and voiding differ in health and disease. In addition to adding new knowledge re voiding dysfunction causation, data patterns characteristic of specific pathology have allowed construct of algorithms with comparable discriminant ability to current invasive diagnostic measures. Such data are physiologic because NIRS only detects change during events in the voiding cycle, pathologic changes mirror NIRS-derived effects of physiologic events (hypoxia/ischemia/fatigue) observed in other tissues (muscle/brain/spinal cord), and animal data and independent research corroborate the principal findings.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle