Late Breaking Abstract - The effect of negative intrathoracic pressure and dynamic hyperinflation on heart-lung interaction during exercise
Notice bibliographique
Résumé
Increased negative intrathoracic pressure (nITP) and dynamic hyperinflation (DH) influence left ventricular (LV) filling and stroke volume (LVSV) at rest through changes in preload, afterload, and direct ventricular interaction (DVI). Whether nITP and DH influence LVSV expansion during exercise has not been studied. We investigated the hemodynamic effects of increased nITP alone and in combination with DH (nITP+DH) during constant-load cycling exercise (CLE). Participants (mean±SD: age=25±3yr, n=20, 10F:10M) performed CLE at 60% of supine maximal workload with a) inspiratory resistance of -20 cmH2O (nITP) and b) inspiratory and expiratory resistances (nITP+DH, ΔEELV~+400ml). Echocardiography was performed at rest, at steady state and at regular intervals during DH+nITP until symptom limitation (12.7±3.0min). Subjects repeated the CLE without resistive loading (CON) with isotime echo measurements performed. During exercise, nITP had no significant effect on LV volumes or geometry but increased LV afterload measured by LV end-systolic wall stress (LVESWS, p=0.06). In contrast, nITP+DH reduced LV end diastolic volume (LVEDV; 97±25 vs 88±17ml; p=0.03) and LVSV (62±15 vs 58±12 ml, p=0.05) compared to CON, while cardiac output was unchanged due to an increased heart rate (p<0.01). Radius of septal curvature at end-diastole (11±13 vs 20±24%, p=0.003) was increased compared to CON demonstrating DVI, without increasing LVESWS (p=0.42). Our findings suggest that DH impacts LVEDV and LVSV during exercise primarily through DVI as LV afterload was unchanged. These adverse changes in LV hemodynamics with DH may contribute to exercise intolerance in patients with COPD.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 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 ».