Impact of combined NO and PG blockade on rapid vasodilation in a forearm mild-to-moderate exercise transition in humans
Notice bibliographique
Résumé
We tested the hypothesis that nitric oxide (NO) and prostaglandins (PGs) contribute to the rapid vasodilation that accompanies a transition from mild to moderate exercise. Nine healthy volunteers (2 women and 7 men) lay supine with forearm at heart level. Subjects were instrumented for continuous brachial artery infusion of saline (control condition) or combined infusion of N(G)-nitro-L-arginine methyl ester (L-NAME) and ketorolac (drug condition) to inhibit NO synthase and cyclooxygenase, respectively. A step increase from 5 min of steady-state mild (5.4 kg) rhythmic, dynamic forearm handgrip exercise (1 s of contraction followed by 2 s of relaxation) to moderate (10.9 kg) exercise for 30 s was performed. Steady-state forearm blood flow (FBF; Doppler ultrasound) and forearm vascular conductance (FVC) were attenuated in drug compared with saline (control) treatment: FBF = 196.8 +/- 30.8 vs. 281.4 +/- 34.3 ml/min and FVC = 179.3 +/- 29.4 vs. 277.8 +/- 34.8 ml.min(-1).100 mmHg(-1) (both P < 0.01). FBF and FVC increased from steady state after release of the initial contraction at the higher workload in saline and drug conditions: DeltaFBF = 72.4 +/- 8.7 and 52.9 +/- 7.8 ml/min, respectively, and DeltaFVC = 66.3 +/- 7.3 and 44.1 +/- 7.0 ml.min(-1).100 mmHg(-1), respectively (all P < 0.05). The percent DeltaFBF and DeltaFVC were not different during saline infusion or combined inhibition of NO and PGs: DeltaFBF = 27.2 +/- 3.1 and 28.1 +/- 3.8%, respectively (P = 0.78) and DeltaFVC = 25.7 +/- 3.2 and 26.0 +/- 4.0%, respectively (P = 0.94). The data suggest that NO and vasodilatory PGs are not obligatory for rapid vasodilation at the onset of a step increase from mild- to moderate-intensity forearm exercise. Additional vasodilatory mechanisms not dependent on NO and PG release contribute to the immediate and early increase in blood flow in an exercise-to-exercise transition.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».