Hemodynamic assessment of diastolic function for experimental models
Notice bibliographique
Résumé
Traditionally, the evaluation of cardiac function has focused on systolic function; however, there is a growing appreciation for the contribution of diastolic function to overall cardiac health. Given the emerging interest in evaluating diastolic function in all models of heart failure, there is a need for sensitivity, accuracy, and precision in the hemodynamic assessment of diastolic function. Hemodynamics measure cardiac pressures in vivo, offering a direct assessment of diastolic function. In this review, we summarize the underlying principles of diastolic function, dividing diastole into two phases: 1) relaxation and 2) filling. We identify parameters used to comprehensively evaluate diastolic function by hemodynamics, clarify how each parameter is obtained, and consider the advantages and limitations associated with each measure. We provide a summary of the sensitivity of each diastolic parameter to loading conditions. Furthermore, we discuss differences that can occur in the accuracy of diastolic and systolic indices when generated by automated software compared with custom software analysis and the magnitude each parameter is influenced during inspiration with healthy breathing and a mild breathing load, commonly expected in heart failure. Finally, we identify key variables to control (e.g., body temperature, anesthetic, sampling rate) when collecting hemodynamic data. This review provides fundamental knowledge for users to succeed in troubleshooting and guidelines for evaluating diastolic function by hemodynamics in experimental models of heart failure. Listen to this article’s corresponding podcast at https://ajpheart.podbean.com/e/assessment-of-diastolic-function/ .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».