Noninvasive and in vivo assessment of upper and lower limb skeletal muscle oxidative metabolism activity and microvascular responses to glucose ingestion in humans
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated changes in muscle oxidative metabolism and microvascular responsiveness induced by glucose ingestion in the upper and lower limbs using near-infrared spectroscopy (NIRS). Fourteen individuals (aged 27 ± 1.4 years) underwent 5 vascular occlusion tests (VOT) (pre-intervention (Pre), 30 min, 60 min, 90 min, and 120 min after glucose challenge). NIRS-derived oxygen saturation (StO 2 ) was measured on the forearm and leg muscle at each VOT. Muscle oxidative metabolism was determined by the StO 2 downslope during cuff inflation (deoxygenation slope); microvascular responsiveness was estimated by the StO 2 upslope (reperfusion slope) following cuff deflation. There was a significant increase in arm (p < 0.05; 1-β = 0.860) and leg (p < 0.05; 1-β = 1.000) oxidative metabolism activity as represented by the faster deoxygenation slope at 60, 90, and 120 min (0.08 ± 0.03, 0.08 ± 0.03, 0.08 ± 0.02%·s –1 , respectively) (leg) and at 90 min (0.16 ± 0.08%·s −1 ) (arm) observed after glucose ingestion when compared with their respective Pre values (leg = 0.06 ± 0.02; arm = 0.11 ± 0.04%·s −1 ). There was a significant increase in arm (p < 0.05; 1-β = 0.880) and leg (p < 0.05; 1-β = 0.983) reperfusion slope at 60 min (arm = 3.63 ± 2.1%·s −1 ; leg = 1.56 ± 0.6%·s −1 ), 90 min (arm = 3.91 ± 2.1%·s −1 ; leg = 1.60 ± 0.6%·s −1 ), and 120 min (arm = 3.91 ± 1.6%·s −1 ; leg = 1.54 ± 0.6%·s −1 ) when compared with their Pre values (arm = 2.79 ± 1.7%·s −1 ; leg = 1.26 ± 0.5%·s −1 ). Our findings showed that NIRS–VOT technique is capable of detecting postprandial changes in muscle oxidative metabolism activity and microvascular reactivity in the upper and lower limb. Novelty NIRS-VOT is a promising noninvasive clinical approach that may help in the early, limb-specific detection of impairments in glucose oxidation and microvascular function.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».