P1.4 HEMODYNAMICS OF PULMONARY HYPERTENSION: APPLICATION OF THE RESERVOIR-WAVE APPROACH
Notice bibliographique
Résumé
Using the reservoir-wave approach, previously we characterized pulmonary vasculature mechanics with multiple interventions in a canine model. In the present study, we measured high-fidelity pulmonary arterial (PA) pressure, Doppler flow velocity, and pulmonary capillary wedge pressure in 11 patients referred for evaluation of exertional dyspnea. The analysis was performed using the reservoir-wave approach; wave intensity analysis was subsequently utilized to characterize the PA wave pattern. Our objective was to identify specific abnormalities associated with pulmonary hypertension. Seven patients with varying PA pressures had reduced pulmonary vascular conductance (i.e., the amount of flow that the lungs can accept per pressure gradient), suggesting that these patients might benefit from pulmonary vasodilator therapy, some even in the absence of markedly elevated PA pressures. Right ventricular (RV) performance was assessed by examining the work done by the wave component of systolic PA pressure. Wave work, the non-recoverable energy expended by the RV to eject blood, varied directly with mean PA pressure. Wave pressure was partitioned into two components: forward-travelling and reflected backward-travelling waves. Among patients with lower PA pressures, we found pressure-decreasing backward waves that aided the RV during ejection, as previously reported in normal experimental animals. Among patients with higher PA pressures, we detected pressure-increasing backward waves that impede RV ejection. We conclude that it is important to measure pulmonary vascular conductance to properly assess the pulmonary vasculature. The reservoir-wave approach and wave intensity analysis may prove to be valuable tools to evaluate RV performance and may facilitate development of therapeutic strategies.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».