Effect of altered arterial perfusion pressure on vascular conductance and muscle blood flow dynamic response during exercise in humans
Notice bibliographique
Résumé
Changes in vascular conductance (VC) are required to counter changes in muscle perfusion pressure (MPP) to maintain muscle blood flow (MBF) during exercise. We investigated the recruitment of VC as a function of peak VC measured in three body positions at two different work rates to test the hypothesis that adaptations in VC compensated changes in MPP at low-power output (LPO), but not at high-power output (HPO). Eleven healthy volunteers exercised at LPO and HPO (repeated plantar flexion contractions at 20-30% maximal voluntary contraction, respectively) in horizontal (HOR), 35° head-down tilt (HDT), and 45° head-up tilt (HUT). Muscle blood flow velocity and popliteal diameter were measured by ultrasound to determine MBF, and VC was estimated by dividing MBF flow by MPP. Peak VC was unaffected by body position. The rates of increase in MBF and VC were significantly faster in HUT and slower in HDT than HOR, and rates were faster in LPO than HPO. During LPO exercise, the increase in, and steady-state values of, MBF were less for HUT and HDT than HOR; the increase in VC was less in HUT than HOR and HDT. During HPO exercise, MBF in the HDT was reduced compared with HOR and HUT, even though VC reached 92% VC peak, which was greater than HOR, which was, in turn, greater than HUT. Reduced MBF during HPO HDT exercise had the functional consequence of a significant increase in muscle electromyographic index, revealing the effects of MPP on O2 delivery during exercise.
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 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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».