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Enregistrement W2013426829 · doi:10.1165/rcmb.2011-0429oc

Force Oscillations Simulating Breathing Maneuvers Do Not Prevent Force Adaptation

2012· article· en· W2013426829 sur OpenAlexafffund
Christopher D. Pascoe, Yuekan Jiao, Chun Y. Seow, Peter D. Paré, Ynuk Bossé

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory Cell and Molecular Biology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAdaptation (eye)BreathingControl theory (sociology)PhysicsAcousticsMedicineComputer scienceAnatomyArtificial intelligenceControl (management)Optics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Airway inflammation in patients with asthma exposes the airway smooth muscle (ASM) to a variety of spasmogens. These spasmogens increase ASM tone, which can lead to force adaptation. Length oscillations of ASM, which occur in vivo due to breathing maneuvers, can attenuate force adaptation. However, in the presence of tone, the force oscillations required to achieve these length oscillations may be unphysiologic (i.e., magnitude greater than the ones achieved due to the swings in transpulmonary pressure required for breathing). In the present study, we applied force oscillations simulating the tension oscillations experienced by the wall of a fourth-generation airway during tidal breathing with or without deep inspirations (DI) to ASM. The goal was to investigate whether force adaptation occurs in conditions mimicking breathing maneuvers. Tone was induced by carbachol (average, 20 nM), and the force-generating capacity of the ASM was assessed at 5-minute intervals before and after carbachol administration using electrical field stimulations (EFS). The results show that force oscillations applied before the introduction of tone had a small effect on the force produced by EFS (declined to 96.8% [P > 0.05] and 92.3% [P < 0.05] with and without DI, respectively). The tone induced by carbachol transiently decreased after a DI and declined significantly (P < 0.05) due to tidal breathing oscillations (25%). These force oscillations did not prevent force adaptation (gain of force of 11.2 ± 2.2 versus 13.5 ± 2.7 and 11.2 ± 3.0% in static versus dynamic conditions with or without DI, respectively). The lack of effect of simulated breathing maneuvers on force adaptation suggests that this gain in ASM force may occur in vivo and could contribute to the development of airway hyperresponsiveness.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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