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Enregistrement W2729338719 · doi:10.1152/advan.00190.2016

Cardiopulmonary physiology: why the heart and lungs are inextricably linked

2017· review· en· W2729338719 sur OpenAlexaff
Kevin Verhoeff, Jamie R. Mitchell

Notice bibliographique

RevueAJP Advances in Physiology Education · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreloadAfterloadCardiologyVenous return curveMedicineCardiac outputInternal medicineDiastoleVascular resistanceVentilation (architecture)HemodynamicsBlood pressurePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Because the heart and lungs are confined within the thoracic cavity, understanding their interactions is integral for studying each system. Such interactions include changes in external constraint to the heart, blood volume redistribution (venous return), direct ventricular interaction (DVI), and left ventricular (LV) afterload. During mechanical ventilation, these interactions can be amplified and result in reduced cardiac output. For example, increased intrathoracic pressure associated with mechanical ventilation can increase external constraint and limit ventricular diastolic filling and, therefore, output. Similarly, high intrathoracic pressures can alter blood volume distribution and limit diastolic filling of both ventricles while concomitantly increasing pulmonary vascular resistance, leading to increased DVI, which may further limit LV filling. While LV afterload is generally considered to decrease with increased intrathoracic pressure, the question arises if the reduced LV afterload is primarily a consequence of a reduced LV preload. A thorough understanding of the interaction between the heart and lungs can be complicated but is essential for clinicians and health science students alike. In this teaching review, we have attempted to highlight the present understanding of certain salient aspects of cardiopulmonary physiology and pathophysiology, as well as provide a resource for multidisciplined health science educators and students.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,344 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations67
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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