Feasibility and reproducibility of measurement of whole muscle blood flow, oxygen extraction, and VO<sub>2</sub> with dynamic exercise using MRI
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Develop an MRI method to estimate skeletal muscle oxygen consumption (VO2 ) with dynamic exercise using simultaneous measurement of venous blood flow (VBF) and venous oxygen saturation (SvO2 ). METHODS: Real-time imaging of femoral VBF using a complex-difference method was interleaved with imaging of venous hemoglobin oxygen saturation (SvO2 ) using magnetic susceptometry to estimate muscle VO2 (Fick principle). Nine healthy subjects performed repeated 5-watt knee-extension (quadriceps) exercise within the bore of a 1.5 Tesla MRI scanner, for test/re-test comparison. VBF, SvO2 , and derived VO2 were estimated at baseline and immediately (<1 s) postexercise and every 2.4 s for 4 min. RESULTS: Quadriceps muscle mass was 2.43 ± 0.31 kg. Mean baseline values were VBF = 0.13 ± 0.06 L/min/kg, SvO2 = 69.4 ± 10.1%, and VO2 = 6.8 ± 4.1 mL/min/kg. VBF, SvO2 , and VO2 values from peak exercise had good agreement between trials (VBF = 0.9 ± 0.1 versus 1.0 ± 0.1 L/min/kg, R(2) = 0.83, CV = 7.6%; SvO2 = 43.2 ± 13.5 versus 40.9 ± 13.1%, R(2) = 0.88, CV = 15.6%; VO2 = 95.7 ± 18.0 versus 108.9 ± 17.3 mL/min/kg, R(2) = 0.88, CV = 12.3%), as did the VO2 recovery time constant (26.1 ± 3.5 versus 26.0 ± 4.0 s, R(2) = 0.85, CV = 6.0%). CV = coefficient of variation. CONCLUSION: Rapid imaging of VBF and SvO2 for the estimation of whole muscle VO2 is compatible with dynamic exercise for the estimation of peak values and recovery dynamics following exercise with good reproducibility.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».