Limb Specific Vascular Adjustments at Exercise Onset
Notice bibliographique
Résumé
Objective To compare the rate of vascular adjustment at the onset of arm vs. leg exercise using the same exercise modality and hydrostatic conditions. Methods 10 healthy recreationally active males (21.9±1.9 yrs) completed step increase dynamic exercise protocols (1s contract/2s relax) at 40%, 80% and 100% of peak vascular conductance response. Forearm handgrip and knee extension was performed in supine position with the exercising muscles at heart level. Continuous measures of brachial (forearm) and femoral (leg) artery blood flow (FBF, LBF; Doppler and Echo ultrasound) and arterial blood pressure (MAP; Finometer) were used to calculate forearm (FVC) and leg (LVC) vascular conductance. Results For all exercise intensities, LVC was (p<0.001) but FVC was not (P=0.705) characterized by a subsequent vasoconstriction at ~10 s (Phase IB) following the rapid initial vasodilation (Phase IA). Phase IA LVC amplitude was greater than steady state in the leg at 40% and no different at 80% (P<0.05), but for FVC it was lower than steady state at all exercise intensities (P<0.05). Phase IA had a greater contribution to the total response amplitude in the leg vs. forearm at all exercise intensities (P<0.05) representing an overshoot compared to the Phase II plateau at 40% and 80% (P<0.05). There was a main effect of limb for the Phase II time constant (leg faster than forearm, P<0.05). Conclusion When contraction/relaxation modality and hydrostatic environment are controlled for, rapid vasodilatory mechanisms are more sensitive to the onset of exercise in lower vs. upper limbs and can overshoot steady state. Transient vasoconstriction between the initial rapid and secondary slower adjustment is specific to the lower limb. Funding: NSERC 250367‐06.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».