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Enregistrement W2935811910 · doi:10.1113/jp277580

Studies into the determinants of skeletal muscle oxygen consumption: novel insight from near‐infrared diffuse correlation spectroscopy

2019· article· en· W2935811910 sur OpenAlexfundno aff
Wesley J. Tucker, Ryan Rosenberry, Darian Trojacek, Houda H. Chamseddine, Carrie A. Arena‐Marshall, Ye Zhu, Jing Wang, J. Mikhail Kellawan, Mark J. Haykowsky, Fenghua Tian, Michael D. Nelson

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of HealthUniversity of AlbertaUniversity of Texas Southwestern Medical CenterAmerican Heart Association
Mots-clésPerfusionMicrocirculationBlood flowSkeletal muscleOxygenForearmOxygen saturationOxygenationCardiologyOxygen deliveryBiomedical engineeringMedicineInternal medicineChemistryAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

KEY POINTS: Diffuse correlation spectroscopy (DCS) is emerging as a powerful tool to assess skeletal muscle perfusion. Near-infrared spectroscopy (NIRS) is an established technique for characterizing the transport and utilization of oxygen through the microcirculation. Here we compared a combined NIRS-DCS system with conventional measures of oxygen delivery and utilization during handgrip exercise. The data show good concurrent validity between convective oxygen delivery and DCS-derived blood flow index, as well as between oxygen extraction at the conduit and microvascular level. We then manipulated forearm arterial perfusion pressure by adjusting the position of the exercising arm relative to the position of the heart. The data show that microvascular perfusion can be uncoupled from convective oxygen delivery, and that tissue saturation seemingly compensates to maintain skeletal muscle oxygen consumption. Taken together, these data support a novel role for NIRS-DCS in understanding the determinants of muscle oxygen consumption at the microvascular level. ABSTRACT: Diffuse correlation spectroscopy (DCS) is emerging as a powerful tool to assess skeletal muscle perfusion. Combining DCS with near-infrared spectroscopy (NIRS) introduces exciting possibilities for understanding the determinants of muscle oxygen consumption; however, no investigation has directly compared NIRS-DCS to conventional measures of oxygen delivery and utilization in an exercising limb. To address this knowledge gap, nine healthy males performed rhythmic handgrip exercise with simultaneous measurements by NIRS-DCS, Doppler blood flow and venous oxygen content. The two approaches showed good concurrent validity, with directionally similar responses between: (a) Doppler-derived forearm blood flow and DCS-derived blood flow index (BFI), and (b) venous oxygen saturation and NIRS-derived tissue saturation. To explore the utility of combined NIRS-DCS across the physiological spectrum, we manipulated forearm arterial perfusion pressure by altering the arm position above or below the level of the heart. As expected, Doppler-derived skeletal muscle blood flow increased with exercise in both arm positions, but with markedly different magnitudes (below: +424.3 ± 41.4 ml/min, above: +306 ± 12.0 ml/min, P = 0.002). In contrast, DCS-derived microvascular BFI increased to a similar extent with exercise, regardless of arm position (P = 0.65). Importantly, however, the time to reach BFI steady state was markedly slower with the arm above the heart, supporting the experimental design. Notably, we observed faster tissue desaturation at the onset of exercise with the arm above the heart, resulting in similar muscle oxygen consumption profiles throughout exercise. Taken together, these data support a novel role for NIRS-DCS in understanding the determinants of skeletal muscle oxygen utilization non-invasively and throughout exercise.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil0,278

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,267 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations22
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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