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Enregistrement W2520847308 · doi:10.1113/ep085764

Quantifying cerebrovascular reactivity in anterior and posterior cerebral circulations during voluntary breath holding

2016· article· en· W2520847308 sur OpenAlexafffund
Christina D. Bruce, Craig D. Steinback, Uday V. Chauhan, Jamie R. Pfoh, Maria Abrosimova, Emily R. Vanden Berg, Rachel J. Skow, Margie H. Davenport, Trevor A. Day

Notice bibliographique

RevueExperimental Physiology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of AlbertaMount Royal University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Innovates - Health SolutionsUniversity of Victoria
Mots-clésBrainstemCardiologyMedicineInternal medicineStimulus (psychology)AnesthesiaCerebral blood flowPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

New Findings What is the central question of this study? We developed and validated a ‘stimulus index’ (SI; ratio of end‐tidal partial pressures of CO 2 and O 2 ) method to quantify cerebrovascular reactivity (CVR) in anterior and posterior cerebral circulations during breath holding. We aimed to determine whether the magnitude of CVR is correlated with breath‐hold duration. What is the main finding and its importance? Using the SI method and transcranial Doppler ultrasound, we found that the magnitude of CVR of the anterior and posterior cerebral circulations is not positively correlated with physiological or psychological break‐point during end‐inspiratory breath holding. Our study expands the ability to quantify CVR during breath holding and elucidates factors that affect break‐point. The central respiratory chemoreflex contributes to blood gas homeostasis, particularly in response to accumulation of brainstem CO 2 . Cerebrovascular reactivity (CVR) affects chemoreceptor stimulation inversely through CO 2 washout from brainstem tissue. Voluntary breath holding imposes alterations in blood gases, eliciting respiratory chemoreflexes, potentially contributing to breath‐hold duration (i.e. break‐point). However, the effects of cerebrovascular reactivity on break‐point have yet to be determined. We tested the hypothesis that the magnitude of CVR contributes directly to breath‐hold duration in 23 healthy human participants. We developed and validated a cerebrovascular stimulus index methodology [SI; ratio of end‐tidal partial pressures of CO 2 and O 2 ( )] to quantify CVR by correlating measured and interpolated values of ( r = 0.95, P < 0.0001), ( r = 0.98, P < 0.0001) and SI ( r = 0.94, P < 0.0001) during rebreathing. Using transcranial Doppler ultrasound, we then quantified the CVR of the middle (MCAv) and posterior (PCAv) cerebral arteries by plotting cerebral blood velocity against interpolated SI during a maximal end‐inspiratory breath hold. The MCAv CVR magnitude was larger than PCAv ( P = 0.001; +70%) during breath holding. We then correlated MCAv and PCAv CVR with the physiological (involuntary diaphragmatic contractions) and psychological (end‐point) break‐point, within individuals. There were significant inverse but modest relationships between both MCAv and PCAv CVR and both physiological and psychological break‐points ( r < −0.53, P < 0.03). However, these relationships were absent when MCAv and PCAv cerebrovascular conductance reactivity was correlated with both physiological and psychological break‐points ( r > −0.42; P > 0.06). Although central chemoreceptor activation is likely to be contributing to break‐point, our data suggest that CVR‐mediated CO 2 washout from central chemoreceptors plays no role in determining break‐point, probably because of a reduced arterial‐to‐tissue CO 2 gradient during breath holding.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,769
Score d'incertitude au seuil0,483

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,262 · 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 tête enseignante, 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
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

Citations29
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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