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Enregistrement W2990119101 · doi:10.1152/ajpregu.00212.2019

Near-infrared diffuse correlation spectroscopy tracks changes in oxygen delivery and utilization during exercise with and without isolated arterial compression

2019· article· en· W2990119101 sur OpenAlexaff
Wesley J. Tucker, Ryan Rosenberry, Darian Trojacek, Belinda Sanchez, Robert F. Bentley, Mark J. Haykowsky, Fenghua Tian, Michael D. Nelson

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physiology-Regulatory, Integrative and Comparative Physiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of HealthAmerican Heart Association
Mots-clésOxygenBlood flowCardiologyBrachial arteryMedicineInternal medicineRadial arteryOxygen saturationArteryMyoglobinChemistryBlood pressureBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Near-infrared diffuse correlation spectroscopy (NIR-DCS) is an emerging technology for simultaneous measurement of skeletal muscle microvascular oxygen delivery and utilization during exercise. The extent to which NIR-DCS can track acute changes in oxygen delivery and utilization has not yet been fully established. To address this knowledge gap, 14 healthy men performed rhythmic handgrip exercise at 30% maximal voluntary contraction, with and without isolated brachial artery compression, designed to acutely reduce convective oxygen delivery to the exercising muscle. Radial artery blood flow (Duplex Ultrasound) and NIR-DCS derived variables [blood flow index (BFI), tissue oxygen saturation ([Formula: see text]), and metabolic rate of oxygen ([Formula: see text])] were simultaneously measured. During exercise, both radial artery blood flow (+51.6 ± 20.3 mL/min) and DCS-derived BFI (+155.0 ± 82.2%) increased significantly ( P < 0.001), whereas [Formula: see text] decreased −7.9 ± 6.2% ( P = 0.002) from rest. Brachial artery compression during exercise caused a significant reduction in both radial artery blood flow (−32.0 ± 19.5 mL/min, P = 0.001) and DCS-derived BFI (−57.3 ± 51.1%, P = 0.01) and a further reduction of [Formula: see text] (−5.6 ± 3.8%, P = 0.001) compared with exercise without compression. [Formula: see text] was not significantly reduced during arterial compression ( P = 0.83) due to compensatory reductions in [Formula: see text], driven by increases in deoxyhemoglobin/myoglobin (+7.1 ± 6.1 μM, P = 0.01; an index of oxygen extraction). Together, these proof-of-concept data help to further validate NIR-DCS as an effective tool to assess the determinants of skeletal muscle oxygen consumption at the level of the microvasculature during 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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,248 · 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.

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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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