Notice bibliographique
Résumé
Stimulation of upper airway (UA) muscles during sleep by isolated transcranial magnetic stimulation (TMS) twitch can improve airflow dynamics without arousal, but the effect of repetitive TMS (rTMS) on UA dynamics is unknown. Phrenic nerve magnetic stimulation (PNMS) can be used to produce painless experimental twitch-induced flow limitation during wakefulness. The aim of this study was to quantify the effects of rTMS applied during wakefulness on UA mechanical properties using PNMS in subjects with obstructive sleep apnoea (OSA). Phrenic nerve magnetic stimulation was applied to 10 subjects, with and without simultaneous rTMS, during inspiration and expiration. Flow-limitation characteristics and UA obstruction level were determined [maximal (V̇I,max)and minimal inspiratory airflow (V̇I,min),V̇I,max-V̇I,min flow drop (ΔV̇I),oropharyngeal (POro,peak ) and velopharyngeal peak pressures, oropharyngeal k1 /k2 ratios with k1 and k2 determined by the polynomial regression model between instantaneous flow and pharyngeal pressure and UA resistance]. Both genioglossus and diaphragm root mean squares and motor-evoked potential amplitudes (geniolossus, GGAmp ) and latencies were computed. A flow-limitation pattern always occurred after PNMS. A decrease in V̇I,max and an increase in ΔV̇I occurred following rTMS applied during inspiration, and POro,peak values were more negative with both inspiratory and expiratory rTMS. The GGAmp also increased significantly from the second to the last rTMS expiratory train twitch. All other parameters remained unchanged. These results suggest the following conclusions: (i) rTMS does not improve UA mechanical properties in awake subjects with OSA; (ii) the activation pattern of UA muscles differs following isolated twitch and repetitive cortical stimulation of the genioglossus; and (iii) rTMS applied during expiration induces corticomotor facilitation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».