Blood flow index using near-infrared spectroscopy and indocyanine green as a minimally invasive tool to assess respiratory muscle blood flow in humans
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Near-infrared spectroscopy (NIRS) in combination with indocyanine green (ICG) dye has recently been used to measure respiratory muscle blood flow (RMBF) in humans. This method is based on the Fick principle and is determined by measuring ICG in the respiratory muscles using transcutaneous NIRS in relation to the [ICG] in arterial blood as measured using photodensitometry. This method is invasive since it requires arterial cannulation, repeated blood withdrawals, and reinfusions. A less invasive alternative is to calculate a relative measure of blood flow known as the blood flow index (BFI), which is based solely on the NIRS ICG curve, thus negating the need for arterial cannulation. Accordingly, the purpose of this study was to determine whether BFI can be used to measure RMBF at rest and during voluntary isocapnic hyperpnea at 25, 40, 55, and 70% of maximal voluntary ventilation in seven healthy humans. BFI was calculated as the change in maximal [ICG] divided by the rise time of the NIRS-derived ICG curve. Intercostal and sternocleidomastoid muscle BFI were correlated with simultaneously measured work of breathing and electromyography (EMG) data from the same muscles. BFI showed strong relationships with the work of breathing and EMG for both respiratory muscles. The coefficients of determination (R(2)) comparing BFI vs. the work of breathing for the intercostal and sternocleidomastoid muscles were 0.887 (P < 0.001) and 0.863 (P < 0.001), respectively, whereas the R(2) for BFI vs. EMG for the intercostal and sternocleidomastoid muscles were 0.879 (P < 0.001) and 0.930 (P < 0.001), respectively. These data suggest that the BFI closely reflects RMBF in conscious humans across a wide range of ventilations and provides a less invasive and less technically demanding alternative to measuring RMBF.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle