MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2960897547 · doi:10.1113/jp277591

Modelling the relationships between haemoglobin oxygen affinity and the oxygen cascade in humans

2019· article· en· W2960897547 sur OpenAlexaff
John R. A. Shepherd, Paolo B. Dominelli, Tuhin K. Roy, Timothy W. Secomb, James D. Hoyer, Jennifer L. Oliveira, Michael J. Joyner

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesMayo Foundation for Medical Education and ResearchNational Heart, Lung, and Blood InstituteHoneywell Hometown SolutionsNational Science Foundation
Mots-clésP50OxygenChemistryHemoglobinIn vivoOxygen transportInternal medicineBiochemistryBiologyMedicineTranscription factorBiotechnologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Key points Haemoglobin affinity is an integral concept in exercise physiology that impacts oxygen uptake, delivery and consumption. How chronic alterations in haemoglobin affinity impact physiology is unknown. Using human haemoglobin variants, we demonstrate that the affinity of haemoglobin for oxygen is highly correlated with haemoglobin concentration. Using the Fick equation, we model how altered haemoglobin affinity and the associated haemoglobin concentration influences oxygen consumption at rest and during exercise via alterations in cardiac output and mixed‐venous . The combination of low oxygen affinity haemoglobin and reduced haemoglobin concentration seen in vivo may be unable to support oxygen uptake during moderate or heavy exercise. Abstract The physiological implications, with regard to exercise, of altered haemoglobin affinity for oxygen are not fully understood. Data from the Mayo Clinic Laboratories database of rare human haemoglobin variants reveal a strong inverse correlation (r = −0.82) between blood haemoglobin concentration and P50, an index of oxygen affinity [Hb = −0.3135(P50) + 23.636]. In the present study, observed P50 values for high, normal and low oxygen‐affinity haemoglobin variants (13, 26 and 39 mmHg) and corresponding haemoglobin concentrations (19.5, 15.5 and 11.4 g dL−1 respectively) are used to model oxygen consumption as a fraction of delivery at rest ( = 0.25 L min−1, cardiac output = 5.70 L min−1) and during exercise ( = 2.75 L min−1, cardiac output = 18.9 l min−1). With high‐affinity haemoglobin, the model shows that normal levels of oxygen consumption can be achieved at rest and during exercise at the assumed cardiac output levels, with reduced oxygen extraction both at rest (16.8% high affinity vs. 21.7% normal) and during exercise (55.8% high affinity vs. 72.2% normal). With low‐affinity haemoglobin, which predicts low haemoglobin concentration, oxygen consumption at rest can be sustained with the assumed cardiac output, with increased oxygen extraction (31.1% low affinity vs. 21.7% normal). However, exercise at 2.75 l min−1 cannot be achieved with the assumed cardiac output, even with 100% oxygen extraction. In conclusion, the model indicates chronic alterations in P50 associate directly with Hb concentration, highlighting that human Hb variants can serve as ‘experiments of nature’ to address fundamental hypotheses on oxygen transport and 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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations48
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of PhysiologyMême sujetCardiovascular and exercise physiologyTravaux en français237 207