Do vasoregulatory mechanisms in exercising human muscle compensate for changes in arterial perfusion pressure?
Notice bibliographique
Résumé
We tested the hypothesis that vasoregulatory mechanisms completely counteract the effects of sudden changes in arterial perfusion pressure on exercising muscle blood flow. Twelve healthy young subjects (7 female, 5 male) lay supine and performed rhythmic isometric handgrip contractions (2 s contraction/ 2 s relaxation 30% maximal voluntary contraction). Forearm blood flow (FBF; echo and Doppler ultrasound), mean arterial blood pressure (arterial tonometry), and heart rate (ECG) were measured. Moving the arm between above the heart (AH) and below the heart (BH) level during contraction in steady-state exercise achieved sudden approximately 30 mmHg changes in forearm arterial perfusion pressure (FAPP). We analyzed cardiac cycles during relaxation (FBF(relax)). In an AH-to-BH transition, FBF(relax) increased immediately, in excess of the increase in FAPP (approximately 69% vs. approximately 41%). This was accounted for by pressure-related distension of forearm resistance vasculature [forearm vascular conductance (FVC(relax)) increased by approximately 19%]. FVC(relax) was restored by the second relaxation. Continued slow decreases in FVC(relax) stabilized by 2 min without restoring FBF(relax). In a BH-to-AH transition, FBF(relax) decreased immediately, in excess of the decrease in FAPP (approximately 37% vs. approximately 29%). FVC(relax) decreased by approximately 14%, suggesting pressure-related passive recoil of resistance vessels. The pattern of FVC(relax) was similar to that in the AH-to-BH transition, and FBF(relax) was not restored. These data support rapid myogenic regulation of vascular conductance in exercising human muscle but incomplete flow restoration via slower-acting mechanisms. Local arterial perfusion pressure is an important determinant of steady-state blood flow in the exercising human forearm.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».