Partitioning pulmonary vascular resistance using the reservoir-wave model
Notice bibliographique
Résumé
The conventional determination of pulmonary vascular resistance does not indicate which vascular segments contribute to the total resistance of the pulmonary circulation. Using measurements of pressure and flow, the reservoir-wave model can be used to partition total pulmonary vascular resistance into arterial, microcirculation, and venous components. Changes to these resistance components are investigated during hypoxia and inhaled nitric oxide, volume loading, and positive end-expiratory pressure. The reservoir-wave model defines the pressure of a volume-related reservoir and the asymptotic pressure. The mean values of arterial and venous reservoir pressures and arterial and venous asymptotic pressures define a series of resistances between the main pulmonary artery and the pulmonary veins: the resistance of large and small arteries, the microcirculation, and veins. In 11 anaesthetized, open-chest dogs, pressure and flow were measured in the main pulmonary artery and a single pulmonary vein. Volume loading reduced each vascular resistance component, whereas positive end-expiratory pressure only increased microcirculation resistance. Hypoxia increased the resistance of small arteries and veins, whereas nitric oxide only decreased small-artery resistance significantly. The reservoir-wave model provides a novel method to deconstruct total pulmonary vascular resistance. The results are consistent with the expected physiological responses of the pulmonary circulation and provide additional information regarding which segments of the pulmonary circulation react to hypoxia and nitric oxide.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».