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Enregistrement W202411580 · doi:10.1096/fasebj.23.1_supplement.611.6

Effects of postural changes on arterial to venous blood flow in the dependent limbs of conscious cats

2009· article· en· W202411580 sur OpenAlexaff
Sunil P Misra, Kevin J Yavorcik, Monica Erwin, L. A. Cotter, Derek A Reighard, Timothy D. Wilson, Bill J. Yates

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemodynamic Monitoring and Therapy
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlood flowVenous return curveMedicineCATSVenous bloodAnesthesiaFemoral veinCardiologyHemodynamicsHead-Down TiltAnatomyInternal medicineBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is routinely assumed that the force of gravity can cause blood pooling in the dependent limbs, as venous return from the body region is reduced. However, the effects of postural alterations on blood flow to and from the limbs have not been directly compared or quantified. In the present study, blood flow in the femoral artery and vein of conscious cats were measured using transit‐time ultrasound technology as the animals were rotated head‐up by amplitudes up to 60°. 60° head‐up rotations produced significant (ANOVA, p<0.05) decreases in venous blood flow beginning ≈3 sec following tilt onset, which became maximal at ≈5 sec, with an alteration of 55‐65% from pre‐tilt values. As the animals were maintained head‐up, venous blood flow began to increase, and was 18‐29% lower than pre‐tilt values by 40 sec following rotation initiation. This recovery of venous flow was accompanied by a 17‐34% decrease in arterial blood flow that peaked ≈9 sec after tilt onset. These data confirm that venous return from the dependent limb is greatly attenuated during postural alterations, and the magnitude may be larger than expected. However, the largest perturbation in venous return is transient, and this combined with accompanying decreases in arterial blood flow limits peripheral pooling.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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