Alternative Approaches to the Assessment of the Systemic Circulation and Left Ventricular Performance: A Proof-of-Concept Study
Notice bibliographique
Résumé
Background The purpose of this article is to examine the systemic circulation and left ventricular (LV) performance by alternative, nonconventional approaches: systemic vascular conductance ( G SV ) and the head-capacity relation (ie, the relation between LV pressure and cardiac output), respectively; in so doing, we aspired to present a novel and improved interpretation of integrated cardiovascular function. Methods In 16 open-chest, anaesthetized pigs, we measured LV pressure ( P LV ), central aortic pressure ( P Ao ), and central venous pressure ( P CV ) and aortic flow ( Q Ao ). We calculated heart rate (HR), stroke volume, cardiac index (CI = cardiac output/body weight), mean P LV ( P ¯ LV ) , and the average arteriovenous pressure difference ( Δ P = P ¯ Ao − P ¯ CV ); G SV = CI /( P ¯ Ao − P ¯ CV ). We studied the effects of changing loading conditions with the administration of phenylephrine ( Δ P ¯ Ao ≥ +25 mm Hg), isoproterenol ( ΔHR ∼+25%), sodium nitroprusside ( Δ P ¯ Ao ≥ −25 mm Hg), and proximal aortic constriction (to maximize developed P LV and minimize Q Ao ). Results Sodium nitroprusside and isoproterenol increased G SV compared with phenylephrine and constriction. A maximum head-capacity curve was derived from pooled data using nonlinear regression on the maximum P ¯ LV values in Q Ao bins 12.5 mL/min/kg wide. The head-capacity relation and the plots of conductance were combined using CI as a common axis, which illustrated that CI is the output of the heart and the input of the circulation. Conclusions Thus, at a given CI , G SV determines the driving pressure and, thereby, P Ao . We also demonstrated how decreases in G SV compensate for arterial hypotension by restoring the arteriovenous pressure difference and arterial pressure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».