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Enregistrement W3012944770 · doi:10.1139/cjpp-2019-0537

Temperature-dependent effects on CO<sub>2</sub> water bath therapy induced changes in blood flow and vascularity in hind limb ischemia

2020· article· en· W3012944770 sur OpenAlexaffvenue
Vijayan Elimban, Yan‐Jun Xu, Sukhwinder K. Bhullar, Naranjan S. Dhalla

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physiology and Pharmacology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThermoregulation and physiological responses
Établissements canadiensSt. Boniface Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlood flowHindlimbIschemiaMedicineFemoral arteryVascularityArteryCardiologyAnesthesiaLimb ischemiaInternal medicineEndocrinologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To test if magnitudes of the beneficial actions of CO2 water bath therapy on blood flow and vascular density are dependent upon temperature, ischemia in the hind limb of rats was induced by occluding the left femoral artery for 2 weeks and the animals were exposed to water bath therapy with or without CO2 at 34 or 41 °C for 4 weeks (20 min treatment each day for 5 days/week). CO2 water bath therapy at 34 °C increased peak, minimal, and mean blood flow by 190%–600% in the ischemic limb. On the other hand, CO2 water bath treatment at 41 °C increased these parameters of blood flow by 37%, 55%, and 41%, respectively, in the ischemic limb. The small blood vessel count, an index of vascular density, in the ischemic limb was increased by CO2 water bath therapy at 34 and 41 °C by 32% and 122%, respectively. No changes in the ischemic animals by CO2 water bath therapy at 34 or 41 °C were observed in the heart rate, R–R interval, and plasma lipid or glucose levels. These data indicate that the beneficial effect of CO2 water bath therapy at 34 °C on blood flow in the ischemic muscle is greater whereas that on vascular density is smaller than changes in these parameters at 41 °C.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,250 · 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'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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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