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Enregistrement W2463809516 · doi:10.1249/01.mss.0000477305.49052.bc

Delineating the Role of Cerebral Blood Flow and Hypocapnia on Neuromuscular Function

2015· article· en· W2463809516 sur OpenAlexaff
Geoffrey L. Hartley, Cody L. Watson, Matthew Greenway, Philip N. Ainslie, Stephen S. Cheung

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHypocapniaHyperventilationCerebral blood flowIsometric exerciseAnesthesiaMedicineTranscranial DopplerMiddle cerebral arteryCardiologyInternal medicineIschemiaAcidosisHypercapnia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neuromuscular fatigue, defined as the inability of a muscle to maintain a given level of force regardless of whether or not a task can be sustained, has been attributed, in part, to central mechanisms. Although reductions in cerebral blood flow (CBF) may be implicated in the development of central fatigue, the contribution from hypocapnic-reductions (i.e., PETCO2) in CBF versus reductions in CBF per se has yet to be isolated. PURPOSE: To examine the hypothesis that hypocapnia, independent of concomitant reductions in CBF, cause impairments in neuromuscular function. METHODS: Neuromuscular function, as indicated by motor evoked potentials (MEP), M-waves and cortical voluntary activation (cVA) of the flexor carpal radialis muscle during isometric wrist flexion, was assessed in 8 males (31±12 y) during 3 separate conditions: 1) cyclooxygenase inhibition using Indomethacin (Indo) to selectively reduce CBF; 2) controlled hyperventilation-induced hypocapnia (Hypocapnia); and 3) isocapnic hyperventilation (Isocapnia). CBF was estimated using transcranial Doppler ultrasound velocity measurements of the middle cerebral artery. Change from baseline and comparison of the 3 conditions was assessed using two-way repeated measures ANOVA. Relationships between variables were assessed using Pearson‘s correlations. RESULTS: The experimental conditions successfully isolated CBF and PETCO2. MEP amplitude (% M-wave amplitude) increased in hypocapnia (14.6±9.5%, p < 0.01) in comparison to Indo (-2.0±2.8%) and Isocapnia (0.6±1.8%); however, no significant changes were observed in M wave (p = 0.666) or cVA (p = 0.117). Correlation analysis revealed that MEP amplitude was inversely associated with PETCO2 (r = -0.54, p < 0.01) and cVA was weakly associated with CBF (r = 0.30, p < 0.05). CONCLUSIONS: Increased motor cortex excitability appears to be exclusive to hypocapnia but not reductions in CBF per se. However, a weak relationship between reductions in CBF and cVA exists, such that further research is required to confirm this finding and explore the potential implications. Supported by NSERC Discovery 227912-2012.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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