Regional changes in brain blood flow during severe passive hyperthermia: effects of Pa<sub>CO<sub>2</sub></sub> and extracranial blood flow
Notice bibliographique
Résumé
We investigated 1) the regional distribution of cerebral blood flow (CBF), 2) the influence of end-tidal Pco2 (PetCO2) on CBF, and 3) the potential for an extracranial blood "steal" from the anterior brain region during passive hyperthermia. Nineteen (13 male) volunteers underwent supine passive heating until a steady-state esophageal temperature of 2°C above resting was established. Measurements were obtained 1) during normothermia (Normo), 2) during poikilocapnic hyperthermia (Hyper), and 3) during hyperthermia with PetCO2 and end-tidal Po2 clamped to Normo levels (Hyper-clamp). Blood flow in the internal carotid (Qica), vertebral (QVA), and external carotid (Qeca) arteries (Duplex ultrasound), blood velocity of the middle cerebral (MCAv) and posterior cerebral (PCAv) arteries (transcranial Doppler), and cutaneous vascular conductance on the cheek (cheek CVC; Doppler velocimetry) were measured at each stage. During Hyper, PetCO2 was lowered by 7.0 ± 5.2 mmHg, resulting in a reduction in Qica (-18 ± 17%), Qva (-31 ± 21%), MCAv (-22 ± 13%), and PCAv (-18 ± 10%) compared with Normo (P < 0.05). The reduction in QVA was greater than that in QICA (P = 0.017), MCAv (P = 0.047), and PCAv (P = 0.034). Blood flow/velocity was completely restored in each intracranial vessel (ICA, VA, MCA, and PCA) during Hyper-clamp. Despite a ∼250% increase in QECA and a subsequent increase in cheek CVC during Hyper compared with Normo, reductions in QICA were unrelated to changes in QECA. These data provide three novel findings: 1) hyperthermia attenuates QVA to a greater extent than QICA, 2) reductions in CBF during hyperthermia are governed primarily by reductions in arterial Pco2, and 3) increased QECA is unlikely to compromise QICA during hyperthermia.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».