Characterization and reproducibility of forearm arterial flow during reactive hyperemia
Notice bibliographique
Résumé
Peripheral arterial flow has been assessed for a variety of indications including characterization of endothelial function during reactive hyperemia. However, quantification of this blood flow as a surrogate remains an imperfect reflection of endothelial function. We sought to better characterize hyperemic reaction to (1) elucidate the influence of the endothelial function and (2) assess the reproducibility of our modeling over time. Sixteen normal subjects underwent simultaneous forearm reactive hyperemia testing with a near-infrared system at baseline, baseline +24 h and baseline +27 h. Baseline flow was measured to 3.6 +/- 0.2 ml dl(-1) min(-1), and was highly reproducible 24 and 27 h later. With reactive hyperemia, the blood flow increased to 20.5 +/- 4.6 ml dl(-1) min(-1). Arterial blood flow curves during reactive hyperemia displayed a bimodal pattern, with the second peak occurring 59.1 +/- 10.6 s after the onset of hyperemia. We believe that this latest peak represents the contribution of endothelial factors to the hyperemic reaction. Modeling of hyperemic curves led to the introduction of a reproducible new parameter (etafactor) that reflects the normalized contribution of this second peak. In conclusion, forearm arterial flow during reactive hyperemia revealed a bimodal distribution where functional interpretation allowed distinction of the two components. Basal flow measurements and results of this modeling were reproducible 24 and 27 h later.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».