Expiratory load compensation is associated with electroencephalographic premotor potentials in humans
Notice bibliographique
Résumé
In normal humans during quiet breathing, expiration is mostly driven by elastic recoil of the lungs. Expiration becomes active when ventilation must be increased to meet augmented metabolic demands, or in response to expiratory loading, be it experimental or disease-related. The response to expiratory loading is considered to be mediated by both reflex and cortical mechanisms, but the latter phenomenon have not been neurophysiologically characterized. We recorded the EEG in 20 healthy volunteers (9 men, 11 women, age: 22 to 50 yr) during unloaded breathing, voluntary expirations, and in response to 50 cmH2O·l(-1)·s expiratory resistive load (ERL), 20 cmH2O expiratory threshold load (high ETL), and 10 cmH2O expiratory threshold load (low ETL). EEGs were processed by ensemble averaging expiratory time-locked segments and examined for pre-expiratory potentials, defined as a slow negative shift from the baseline signal preceding expiration, and suggestive of cortical preparation of expiration involving the supplementary motor area. Four subjects were excluded because of technical EEG problems. Pre-expiratory potentials were present in one subject at baseline and in all subjects during voluntary expirations. They were present in eight subjects during low ETL, in 15 subjects during high ETL, and in 13 subjets during ERL (control vs. low ETL, P = 0.008; control vs. high ETL, P < 0.001; and control vs. ERL, P < 0.001). Respiratory discomfort was more intense in the presence of pre-expiratory potentials (P < 0.001). These results provide a neurophysiological substrate to a cortical component of the physiological response to experimental expiratory loads in humans.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».