Lower body muscle tensing is an effective countermeasure to initial orthostatic hypotension induced cerebral hypo‐perfusion upon standing from a squatted position
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE to examine the effects of 5 s of lower body muscle tensing (LBMT) after rising from squat on middle cerebral artery blood velocity (MCABV) following a squat‐to‐stand protocol. METHODS Healthy subject (n =8; 24.4 ±1.9 yrs) performed a squat‐to‐stand protocol. Upon standing participants performed either no manoeuvre (Control) or LBMT which was held for 5 s. MCABV (cm/s; surrogate for cerebral perfusion) was measured with transcranial Doppler ultrasound (TCD), mean arterial pressure (MAP) via finger photoplethysmography. Cerebral blood pressure (CBP) was calculated by measuring the hydrostatic column from the heart (MAP) to the TCD probe. Cerebral vascular conductance (CVC) was calculated from MCABV and CBP. RESULTS Data are mean ±SD. The drop in MAP upon rising from squat was −15.8 ±3.9 mmHg in Control vs. −6.02 ±10.5 mmHg in LBMT, p < 0.05. This represented a 62% attenuation of hypotension via LBMT. MCABV decreased by −11.8 ±3.07 cm/s in Control vs. −3.72 ±4.48 cm/s in LBMT, P <0.05, which represents a 68% attenuation of cerebral hypo‐perfusion. CONCLUSIONS LBMT for the first 5 s upon rising from squat is an effective countermeasure for minimizing cerebral hypo‐perfusion. NSERC .
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».