Diaphragmatic neuromechanical coupling and mechanisms of hypercapnia during inspiratory loading
Notice bibliographique
Résumé
We hypothesized that improved diaphragmatic neuromechanical coupling during inspiratory loading is not sufficient to prevent alveolar hypoventilation and task failure, and that the latter results primarily from central-output inhibition of the diaphragm and air hunger rather than contractile fatigue. Eighteen subjects underwent progressive inspiratory loading. By task failure all developed hypercapnia. Tidal transdiaphragmatic pressure (ΔPdi) and diaphragmatic electrical activity (ΔEAdi) increased during loading - the former more than the latter; thus, neuromechanical coupling (ΔPdi/ΔEAdi) increased during loading. Progressive increase in extra-diaphragmatic muscle contribution to tidal breathing, expiratory muscle recruitment, and decreased end-expiratory lung volume contributed to improved neuromechanical coupling. At task failure, subjects experienced intolerable breathing discomfort, at which point mean ΔEAdi was 74.9±4.9% of maximum, indicating that the primary mechanism of hypercapnia was submaximal diaphragmatic recruitment. Contractile fatigue was an inconsistent finding. In conclusion, hypercapnia during acute loading primarily resulted from central-output inhibition of the diaphragm suggesting that acute loading responses are controlled by the cortex rather than bulbopontine centers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».