Heart Failure Impairs Muscle Blood Flow and Endurance Exercise Tolerance in COPD
Notice bibliographique
Résumé
Heart failure, a prevalent and disabling co-morbidity of COPD, may impair cardiac output and muscle blood flow thereby contributing to exercise intolerance. To investigate the role of impaired central and peripheral hemodynamics in limiting exercise tolerance in COPD-heart failure overlap, cycle ergometer exercise tests at 20% and 80% peak work rate were performed by overlap (FEV1 = 56.9 ± 15.9% predicted, ejection fraction = 32.5 ± 6.9%; N = 16), FEV1-matched COPD (N = 16), ejection fraction-matched heart failure patients (N = 15) and controls (N = 12). Differences (Δ) in cardiac output (impedance cardiography) and vastus lateralis blood flow (indocyanine green) and deoxygenation (near-infrared spectroscopy) between work rates were expressed relative to concurrent changes in muscle metabolic demands (ΔO2 uptake). Overlap patients had approximately 30% lower endurance exercise tolerance than COPD and heart failure (p < 0.05). ΔBlood flow was closely proportional to Δcardiac output in all groups (r = 0.89-0.98; p < 0.01). Overlap showed the largest impairments in Δcardiac output/ΔO2 uptake and Δblood flow/ΔO2 uptake (p < 0.05). Systemic arterial oxygenation, however, was preserved in overlap compared to COPD. Blunted limb perfusion was related to greater muscle deoxygenation and lactate concentration in overlap (r = 0.78 and r = 0.73, respectively; p < 0.05). ΔBlood flow/ΔO2 uptake was related to time to exercise intolerance only in overlap and heart failure (p < 0.01). In conclusion, COPD and heart failure add to decrease exercising cardiac output and skeletal muscle perfusion to a greater extent than that expected by heart failure alone. Treatment strategies that increase muscle O2 delivery and/or decrease O2 demand may be particularly helpful to improve exercise tolerance in COPD patients presenting heart failure as co-morbidity.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».