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Enregistrement W2778929561 · doi:10.1183/1393003.congress-2017.oa1963

Hemodynamic effects of incremental dynamic hyperinflation

2017· article· en· W2778929561 sur OpenAlexaff
William S. Cheyne, Jinelle C. Gelinas, Laura Harp, Neil D. Eves

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensPenticton Regional HospitalUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDynamic hyperinflationAfterloadCardiologyEnd-diastolic volumeInternal medicineHemodynamicsStroke volumeCardiac outputAnesthesiaEjection fractionLung volumesLungHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dynamic hyperinflation (DH) is common in COPD and is often associated with exertional dyspnea. However, there is increasing evidence that DH may also impair hemodynamics via adverse cardiopulmonary interaction, though the mechanisms responsible remain unclear. As such, we examined the effect of incremental DH on left ventricular (LV) filling and ejection, and the role of direct ventricular interaction (DVI). We hypothesized that increasing DH would reduce LV end diastolic volume (LVEDV) and stroke volume (LVSV) due to DVI. 23 healthy subjects were randomly exposed to varying degrees of expiratory loading to induce DH such that end-expiratory lung volumes were increased by 25, 50, 75 and 100%, where 100% corresponded to an inspiratory reserve volume (IRV) of <0.5L. LV volumes, LV geometry, IVC collapsibility (cIVC) and LV end-systolic wall-stress (LVESWS) were assessed by tri-plane echocardiography. 25% DH reduced LVEDV (-6±5%) and LVSV (-9±8%). 50% DH elicited a similar response in LVEDV (-6±7%) and LVSV (-11±10%). 75% DH caused a larger reduction (-9±7% and -16±10%, respectively), which was associated with significant septal flattening as indicated by a 49±70% increase in the radius of septal curvature at end-diastole (RSC-ED). 100% DH caused the largest reduction in LVEDV and LVSV (-13±9% and -18±9%). 100% DH also caused the largest increase in RSC-ED (56±63%). cIVC, MAP and LV afterload (LVESWS) were unchanged at all levels of DH. Modest DH reduces LVSV due to under-filling of the LV, likely due to increased PVR. At higher levels of DH, DVI may be the primary cause of reduced LVSV, as indicated by septal flattening due to a greater relative increase in RV pressure and/or mediastinal constraint.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,296 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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