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Enregistrement W2518826668 · doi:10.1152/japplphysiol.00274.2016

A generalized method for controlling end-tidal respiratory gases during nonsteady physiological conditions

2016· article· en· W2518826668 sur OpenAlexafffund
Shawn M. O’Connor, Jeremy D. Wong, J. Maxwell Donelan

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physiology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesU.S. ArmyMichael Smith Health Research BC
Mots-clésRespiratory systemRespirationRespiratory physiologyTidal volumeEnvironmental scienceChemistryAtmospheric sciencesMedicineInternal medicinePhysicsAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While forcing of end-tidal gases by regulating inspired gas concentrations is a common technique for studying cardiorespiratory physiology, independently controlling end-tidal gases is technically challenging. Feedforward control methods are challenging because end-tidal values vary as a dynamic function of both inspired gases and other nonregulated physiological parameters. Conventional feedback control is limited by delays within the lungs and body tissues and within the end-tidal forcing system itself. Consequently, modern end-tidal forcing studies have generally restricted their analysis to simple time courses of end-tidal gases and to resting steady-state conditions. To overcome these limitations, we have designed and validated a more generalized end-tidal forcing system that removes the need for manual tuning and rule-of-thumb based control heuristics, while allowing for accurate control of gases along spontaneous and complicated time courses and under nonsteady physiological conditions. On average during resting, steady walking, and walking with time varying speed, our system achieved step changes in PetCO2 within 3.0 ± 0.9 (mean ± SD) breaths and PetO2 within 4.4 ± 0.9 breaths, while also maintaining small steady-state errors of 0.1 ± 0.2 mmHg for PetCO2 and 0.3 ± 0.8 mmHg for PetO2. The system also accurately tracked more complicated changes in end-tidal values through a bandwidth of 1/10 the respiratory (sampling) frequency, a practical limit of feedback control systems. The primary mechanism enabling this controller performance is a generic mathematical model of the cardiopulmonary system that captures the breath-by-breath relationship between inspired and end-tidal gas concentrations, with secondary contributions from reduced delays in controlled air delivery.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations6
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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