MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2061511115 · doi:10.1139/h07-148

Nitric oxide and muscle blood flow in exercise

2008· review· en· W2061511115 sur OpenAlexaffvenue
Michael E. Tschakovsky, Michael J. Joyner

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2008
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésNitric oxideVasodilationBlood flowContext (archaeology)VasoconstrictionInternal medicineCardiologyMedicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite being the subject of investigation for well over 100 years, the nature of exercising muscle blood flow control remains, in many respects, poorly understood. In this review we focus on the potential role of nitric oxide in vasodilation of muscle resistance vessels during a bout of exercise. Its contribution is explored in the context of whether it contributes to steady-state exercise hyperemia, the dynamic adjustment of muscle blood flow to exercise, or the modulation of sympathetic vasoconstriction in exercising muscle. It appears that the obligatory role of nitric oxide in all three of these categories is modest at best. The elucidation of the integrated nature of exercise hyperemia control in terms of synergy and redundancy of mechanism interaction remains in its infancy, and much more remains to be learned about the role of nitric oxide in this type of integrated control.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations74
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueApplied Physiology Nutrition and MetabolismMême sujetCardiovascular and exercise physiologyTravaux en français237 207