A further analysis of why pulmonary venous pressure rises after the onset of LV dysfunction
Notice bibliographique
Résumé
Based on a dynamic computational model of the circulation, Burkhoff and Tyberg (Am J Physiol Heart Circ Physiol 265: H1819-H1828, 1993) concluded that the rise in pulmonary venous pressure (Pvp) with left ventricular (LV) dysfunction requires a decrease in vascular capacitance and transfer of unstressed volume to stressed volume (nu). We argue that the values they used for venous resistance (Rvs), venous compliance (Cvs), and nu were too low, and changing these values significantly changes the conclusion. We used a computational model of the circulation that was similar to theirs, but we made Rvs four times higher (0.06 versus 0.015 mmHg.s.ml(-1)), Cvs larger (110 versus 70 ml/mmHg), and nu larger (1,400 versus 750 ml); all other parameters, including those for the heart, were essentially the same. We simulated left ventricular dysfunction by decreasing end-systolic elastance (Eeslv) as they did and examined changes in cardiac output, arterial blood pressure, and Pvp. We then examined the effect of changes in Rvs, heart rate, and nu when Eeslv was depressed with and without pericardial constraint. In contrast to their findings, with our parameters the model predicts that decreasing Eeslv substantially increases Pvp. Furthermore, increasing systemic vascular resistance or decreasing Rvs or heart rate produces large increases in Pvp when Eeslv is reduced. Pericardial constraint limits the changes in Pvp. In conclusion, when Rvs and Cvs are increased, baseline nu must be higher to maintain normal cardiac output. This increased volume can shift between compartments under flow conditions and account for the increase in Pvp with decreased left ventricular function even without recruitment of unstressed volume.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».