Transvascular fluid flux from the pulmonary vasculature at rest and during exercise in horses
Notice bibliographique
Résumé
Exercise causes changes in pulmonary haemodynamics through redistribution of blood flow, increase in the pulmonary surface area, and increase in pulmonary vascular pressures. These changes contribute to the increase in fluid exchange across the alveolar-capillary barrier. To determine the extent of the fluid exchange across the alveolar-capillary barrier at rest and during exercise, six horses were exercised on a high-speed treadmill until fatigue. Arterial and mixed venous blood were sampled at rest and during exercise and recovery. Blood volume changes across the lung (DeltaBV; measured in percentage) were calculated from changes in plasma protein and haemoglobin concentration, and haematocrit. Cardiac output (Q) was calculated using the Fick equation. Fluid flux (J(V-A); measured in l min(-1)) across the alveolar-capillary barrier was then quantified based on Q and DeltaBV. At rest, no fluid movement occurred across the pulmonary vasculature (0.6 +/- 0.6 l min(-1)). During exercise, the amount of fluid moved from the pulmonary circulation was 8.3 +/- 1.3 l min(-1) at 1 min, 6.4 +/- 2.9 l min(-)(1) at 2 min, 10.1 +/- 1.0 l min(-1) at 3 min, 12.9 +/- 2.5 l min(-1) at 4 and 9.6 +/- 1.5 l min(-1) at fatigue (all P < 0.0001). Erythrocyte volume decreased by 6% (P < 0.01) across the lungs, which decreased the colloid osmotic gradient in the pulmonary vasculature. Decrease colloid osmotic gradient along with increased hydrostatic forces in the pulmonary vasculature would enhance displacement of fluid into the pulmonary interstitium. In conclusion, exercise caused large increases in transpulmonary fluid fluxes in horses. Here, we present a simple method to calculate transpulmonary fluid fluxes in different species, which can be used to elucidate mechanisms of lung fluid balance in vivo.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».