Measuring the human ventilatory and cerebral blood flow response to CO<sub>2</sub>: a technical consideration for the end-tidal-to-arterial gas gradient
Notice bibliographique
Résumé
Our aim was to quantify the end-tidal-to-arterial gas gradients for O2 (PET-PaO2) and CO2 (Pa-PETCO2) during a CO2 reactivity test to determine their influence on the cerebrovascular (CVR) and ventilatory (HCVR) response in subjects with (PFO+, n = 8) and without (PFO-, n = 7) a patent foramen ovale (PFO). We hypothesized that 1) the Pa-PETCO2 would be greater in hypoxia compared with normoxia, 2) the Pa-PETCO2 would be similar, whereas the PET-PaO2 gradient would be greater in those with a PFO, 3) the HCVR and CVR would be underestimated when plotted against PETCO2 compared with PaCO2, and 4) previously derived prediction algorithms will accurately target PaCO2. PETCO2 was controlled by dynamic end-tidal forcing in steady-state steps of -8, -4, 0, +4, and +8 mmHg from baseline in normoxia and hypoxia. Minute ventilation (V̇E), internal carotid artery blood flow (Q̇ICA), middle cerebral artery blood velocity (MCAv), and temperature corrected end-tidal and arterial blood gases were measured throughout experimentation. HCVR and CVR were calculated using linear regression analysis by indexing V̇E and relative changes in Q̇ICA, and MCAv against PETCO2, predicted PaCO2, and measured PaCO2. The Pa-PETCO2 was similar between hypoxia and normoxia and PFO+ and PFO-. The PET-PaO2 was greater in PFO+ by 2.1 mmHg during normoxia (P = 0.003). HCVR and CVR plotted against PETCO2 underestimated HCVR and CVR indexed against PaCO2 in normoxia and hypoxia. Our PaCO2 prediction equation modestly improved estimates of HCVR and CVR. In summary, care must be taken when indexing reactivity measures to PETCO2 compared with PaCO2.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».