Left ventricular torsion and untwisting during exercise in heart transplant recipients
Notice bibliographique
Résumé
Left ventricular (LV) rotation is the dominant deformation during relaxation and links systole with early diastolic recoil. LV torsion and untwisting rates during submaximal exercise were compared between heart transplant recipients (HTRs), young adults and healthy older individuals to better understand impaired diastolic function in HTRs. Two dimensional and colour M-mode echocardiography with speckle-tracking analysis were completed in eight HTRs (age: 61 +/- 9 years), six recipient age-matched (RM, age: 60 +/- 11 years), and five donor age-matched (DM, age: 35 +/- 8 years) individuals (all males) at rest and during submaximal cycle exercise. LV peak torsion, peak rate of untwisting and peak intraventricular pressure gradients (IVPGs) were examined. LV torsion increased with exercise in DMs (6.5 +/- 5.6 deg, P < 0.05), but not in RMs (-2.6 +/- 7.0 deg) or HTRs (-0.9 +/- 4.4 deg). The change from rest to exercise in the peak rate of untwisting was significantly greater for DMs (-2.1 +/- 0.5 rads s(-1), P < 0.05) compared to RMs (-0.7 +/- 1.3 rads s(-1)) and HTRs (-0.2 +/- 0.9 rads s(-1)). The amount of untwisting occurring prior to mitral valve opening substantially declined with exercise in RMs and HTRs only. The change in IVPGs was 1.3-fold greater in DMs versus HTRs or RMs (P > 0.05). Peak LV torsion and untwisting are blunted during exercise in HTRs and RMs compared to DMs. These factors may contribute to the impaired diastolic filling found in HTRs during exercise. Similarities between HTRs and RMs during exercise suggest functional accelerated ageing of the cardiac allograft.
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 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 ».