P3.02 DESCRIBING WAVES IN THE PULMONARY VEINS: APPLICATION OF A RESERVOIR-WAVE MODEL
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The pulmonary venous pressure waveform is typically described by the downstream events in the left atrium and ventricle. These downstream events create waves that contribute to the overall waveform. Methods In anesthetised open-chest dogs, measurements of pressure and flow were made in the pulmonary artery and vein. Experiments involved increases to blood volume and the application of 10 cm H2O positive end-expiratory pressure (PEEP). The reservoir-wave model describes the reservoir pressure, which is subtracted from measured pressure, to result in the excess pressure (Pexcess). Excess velocity (Uexcess) is similarly formulated. Pexcess and Uexcess are used in wave intensity analysis to calculate wave speed and separate the contributions of waves originating upstream (forward waves) and downstream (backward waves). Results Separated waves are shown in the bottom panel of Figure 1. The effect of PEEP resulted in larger decreases to Pbackward (p < 0.001) after the mitral valve opened. As a result, y was lower than x by ~2.0 mmHg. With PEEP, the delay between arterial and venous forward waves increased from 155 ± 4 ms to 183 ± 4 ms (mean ± SE, p < 0.001). Conclusion The majority of pulmonary venous pressure landmarks can be attributed to the actions of the left atrium and ventricle but the v wave has substantial contributions from waves originating in the pulmonary artery. Diastolic suction has a larger effect with PEEP, presumably from some external constraint applied to the heart and consequently lowered end-systolic left ventricular volume. Figure 1 Common venous markers related to measured pressures (top panel) and the separation of Pexcess into forward and backward components (bottom panel) at control conditions.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».