Cerebral Blood Flow during Exercise in Heart Failure: Effect of Ventricular Assist Devices
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In healthy individuals, cerebral blood flow (CBF) increases during exercise, but few studies have compared changes in CBF during exercise in patients with heart failure (HF) to healthy controls (CTRL) or assessed the effects of left ventricular assist devices (LVAD). We hypothesized that subjects implanted with LVAD would exhibit impaired cerebrovascular responses to cycle exercise when compared with age- and sex-matched healthy CTRL subjects but would have enhanced responses relative to subjects with HF. METHODS: Internal carotid artery (ICA) blood flow and intracranial middle (MCAv) and posterior cerebral (PCAv) artery velocities were measured continuously using Doppler ultrasound, alongside cardiorespiratory measures at rest and in response to an incremental submaximal cycle ergometer exercise protocol in nine LVAD participants (58 ± 15 yr, 87 ± 16 kg, 172 ± 8 cm, six females), nine age- and sex-matched subjects with HF (58 ± 8 yr, 84 ± 11 kg, 177 ± 6 cm), and nine CTRL (55 ± 14 yr, 74 ± 16 kg, 168 ± 10 cm). RESULTS: At rest, ICA hemodynamics (velocity, shear rate, and flow) were greater in CTRL and LVAD than that in HF (P < 0.05). Higher MCAv (+5.52 ± 1.59 cm·s, P = 0.003) and PCAv (+5.82 ± 1.41 cm·s, P = 0.001) were also observed in LVAD subjects than healthy CTRL. During exercise, ICA flow increased at all workloads in CTRL, but not in HF or LVAD groups. MCAv increased from baseline in both HF and CTRL participants (P = 0.0001), but not in LVAD subjects. Nonetheless, CTRL and LVAD showed higher MCAv (P = 0.006) and PCAv (P < 0.0001) values throughout exercise than HF. CONCLUSION: Our findings indicate that LVAD subjects exhibit higher CBF at rest and during exercise than matched HF participants but attenuated brain blood flows during exercise when compared with healthy subjects. CBF should be considered when designing exercise training interventions in patients with HF and LVAD.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».