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Enregistrement W2138575179 · doi:10.1111/cpf.12008

Lower limb vascular conductance and resting popliteal blood flow during head‐up and head‐down postural challenges

2012· article· en· W2138575179 sur OpenAlexaff
Rodrigo Villar, Richard L. Hughson

Notice bibliographique

RevueClinical Physiology and Functional Imaging · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésMedicinePopliteal arteryBlood flowPerfusionBlood pressureCuffAnatomyCardiologyAnesthesiaInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study hypothesized that central and local reflex mechanisms affecting vascular conductance (VC) through the popliteal artery compensated for the reduction in muscle perfusion pressure (MPP) to maintain popliteal blood flow (PBF) during head-down tilt (35˚ HDT), but not in head-up tilt (45˚ HUT). Resting measurements were made on 15 healthy men in prone position to facilitate the access to the popliteal artery, on two separate days in random order during horizontal (HOR), HDT or HUT. In each body position, the body was supported, and the ankles were maintained in relaxed state so that there was no muscle tension, as with normal standing. Popliteal blood flow velocity and popliteal arterial diameter were measured by ultrasound, and PBF was calculated. MPP was corrected to mid-calf from measured finger cuff pressure, and VC was estimated by dividing PBF by MPP. The MPP in HDT (48 ± 2 mmHg) was ~100mmHg less than in HUT (145 ± 2 mmHg). PBF was similar between HOR (51 ± 18 ml( ) min(-1) ) and HDT (47 ± 13 ml min(-1) ), but was lower in HUT (30 ± 9 ml min(-1) ). VC was different between HDT (1·0 ± 0·3 ml min(-1) mmHg(-1) ), HOR (0·6 ± 0·2 ml min(-1) mmHg(-1) ) and HUT (0·2 ± 0·1 ml min(-1) mmHg(-1) ). In conclusion, the interactions of central and local regulatory mechanisms resulted in a disproportionate reduction of VC during HUT lowering PBF even though MPP was higher, while in HDT, increased VC contributed to maintain PBF at the same level as the HOR control condition.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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