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Enregistrement W2030083264 · doi:10.1159/000195310

Pulmonary Haemodynamics during Exercise after Low and High Doses of Acetylsalicylic Acid in Sheep

2009· article· en· W2030083264 sur OpenAlexaff
Geoffrey Coates, Hugh OʼBrodovich, Ann L Jefferies

Notice bibliographique

RevueRespiration · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensMcMaster UniversityChedoke Hospital
Organismes subventionnairesMedical Research Council
Mots-clésMedicineVascular resistanceArachidonic acidVasodilationLipoxygenaseHemodynamicsInternal medicineCardiac outputPharmacologyEndocrinologyEnzymeBiochemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite comparable increases in cardiac output there is a greater reduction in pulmonary vascular resistance (PVR) in sheep during exercise than in dog or man. The mechanism for this marked reduction in PVR in sheep is unknown. To assess the role of arachidonic acid metabolites in producing this low PVR we measured the effect of intravenous acetylsalicylic acid (ASA, 10 mg/kg) on PVR at rest and during exercise in sheep. ASA caused a slight rise in resting PVR (p less than 0.05), but did not affect the exercise-induced decrease in PVR. High-dose ASA (100 mg/kg), presumably sufficient to block the lipoxygenase pathway produced the same responses as low-dose ASA which should only block the cyclo-oxygenase pathway. Products of the cyclo-oxygenase and lipoxygenase pathways which include vasodilator prostaglandins, have only a minor role in maintaining low pulmonary vascular resistance at rest and have no demonstrable role in the reduced PVR that occurs during exercise in sheep.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,919
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,224 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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