Modelflow estimates of cardiac output compared with Doppler ultrasound during acute changes in vascular resistance in women
Notice bibliographique
Résumé
We compared Modelflow (MF) estimates of cardiac stroke volume (SV) from the finger pressure-pulse waveform (Finometer) with pulsed Doppler ultrasound (DU) of the ascending aorta during acute changes in total peripheral resistance (TPR) in the supine and head-up-tilt (HUT) postures. Twenty-four women were tested during intravenous infusion of 0.005 or 0.01 microg kg(-1) min(-1) isoprenaline, 10 or 50 ng kg(-1) min(-1) noradrenaline and 0.3 mg sublingual nitroglycerine. Responses to static hand-grip exercise (SHG), graded lower body negative pressure (LBNP, from 20 to 45 mmHg) and 45 deg HUT were evaluated on separate days. Bland-Altman analysis indicated that SV(MF) yielded lower estimates than SV(DU) during infusion of 0.01 microg kg(-1) min(-1) isoprenaline (SV(MF) 92.7 +/- 15.5 versus SV(DU) 104.3 +/- 22.9 ml, P = 0.03) and SHG (SV(MF) 78.8 +/- 12.0 versus SV(DU) 106.1 +/- 28.5 ml, P < 0.01), while larger estimates were recorded with SV(MF) during 45 mmHg LBNP (SV(MF) 52.6 +/- 10.7 versus SV(DU) 46.2 +/- 14.5 ml, P = 0.04) and HUT (SV(MF) 59.3 +/- 13.6 versus SV(DU) 45.2 +/- 11.3 ml, P < 0.01). Linear regression analysis revealed a relationship (r(2) = 0.41, P < 0.01) between the change in TPR from baseline and the between-methods discrepancy in SV measurements. This relationship held up under all of the experimental protocols (regression for fixed effects, P = 0.46). These results revealed a discrepancy in MF estimates of SV, in comparison with those measured by DU, during acute changes in TPR.
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 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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».