Impact of repeated increases in shear stress via reactive hyperemia and handgrip exercise: no evidence of systematic changes in brachial artery FMD
Notice bibliographique
Résumé
Reactive hyperemia (RH) creates an uncontrolled, transient increase in brachial artery (BA) shear stress (SS) for flow-mediated dilation (FMD) assessment. In contrast, handgrip exercise (HGEX) can create similar, sustained SS increases over repeated trials. The purpose of this study was to examine the impact of repeated SS elevation via RH or HGEX and the relationship between RH and HGEX %FMD. BA diameter and blood velocity were assessed with echo and Doppler ultrasound in 20 healthy subjects. Visit A consisted of four 6-min HGEX trials (HGEX trials 1-4) at the intensity required to achieve a shear rate (SR = mean blood velocity/BA diameter; an estimate of SS) of 65 s(-1). Visit B consisted of four RH trials (RH trials 1-4). The RH SR area under the curve (AUC) was higher in trial 1 versus trial 3 and trial 4 (P = 0.019 and 0.047). The HGEX mean SR was similar across trials (mean SR = 66.1 ± 5.8 s(-1), P = 0.152). There were no differences in %FMD across trials or tests (RH trial 1: 6.9 ± 3.5%, trial 2: 6.9 ± 2.3%, trial 3: 7.1 ± 3.5%, and trial 4: 7.0 ± 2.8%; HGEX trial 1: 7.3 ± 3.6%, trial 2: 7.0 ± 3.6%, trial 3: 6.5 ± 3.5%, and trial 4: 6.8 ± 2.9%, P = 0.913). No relationship between subject's RH %FMD and HGEX %FMD was detected (r(2) = 0.12, P = 0.137). However, with response normalization, a relationship emerged (RH %FMD/SR AUC vs. HGEX %FMD/mean SR, r(2) = 0.44, P = 0.002). In conclusion, with repeat trials, there were no systematic changes in RH or HGEX %FMD. The relationship between normalized RH and HGEX %FMD suggests that endothelial responses to different SS profiles provide related information regarding endothelial function.
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 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) | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 ».