Wave-intensity analysis: a new approach to coronary hemodynamics
Notice bibliographique
Résumé
In 10 anesthetized dogs, we measured high-fidelity left circumflex coronary (P(LCx)), aortic (P(Ao)), and left ventricular (P(LV)) pressures and left circumflex velocity (U(LCx); Doppler) and used wave-intensity analysis (WIA) to identify the determinants of P(LCx) and U(LCx). Dogs were paced from the right atrium (control 1) or right ventricle by use of single (control 2) and then paired pacing to evaluate the effects of left ventricular contraction on P(LCx) and U(LCx). During left ventricular isovolumic contraction, P(LCx) exceeded P(Ao), paired pacing increasing the difference. Paired pacing increased DeltaP(X) (the P(LCx)-P(Ao) difference at the P(Ao)-P(LV) crossover) and average dP(LCx)/dt (P < 0.0001 for both). During this time, WIA identified a backward-going compression wave (BCW) that increased P(LCx) and decreased U(LCx); the BCW increased during paired pacing (P < 0.0001). After the aortic valve opened, the increase in P(Ao) caused a forward-going compression wave that, when it exceeded the BCW, caused U(LCx) to increase, despite P(LV) and (presumably) elastance continuing to increase. Thus WIA identifies the contributions of upstream (aortic) and downstream (microcirculatory) effects on P(LCx) and U(LCx).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».