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Enregistrement W3016777627 · doi:10.1096/fasebj.2020.34.s1.04265

Reliability of Reflex Cutaneous Vasodilation on the Forearm Measured Using Laser‐Doppler Flowmetry During Whole‐body Passive Heating

2020· article· en· W3016777627 sur OpenAlexaffabout
Mohamed R. Gemae, Ashley P. Akerman, Greg W. McGarr, Madison D. Schmidt, Robert D. Meade, Sean R. Notley, Maura M. Rutherford, Glen P. Kenny

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThermoregulation and physiological responses
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForearmLaser Doppler velocimetryVasodilationMedicinePerfusionBlood flowAnesthesiaCardiologyAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Laser‐Doppler flowmetry (LDF) quantifies changes in localized microvascular perfusion in response to thermal and non‐thermal stimuli. Despite its widespread use, the reliability of the measurement during whole‐body heating is unknown. This presents a key knowledge gap that is critical for experimental design, statistical analysis, and interpretation. The purpose of this study was therefore to assess the reliability of LDF‐derived cutaneous vasodilation between separate days ( between‐day ) and between forearm sites ( within‐day ) during incremental whole‐body heat stress. On three occasions (~1 week apart), 11 healthy men (25 [SD 5] years) were passively heated (whole‐body heating using a water perfused suit) to increase esophageal temperature (T eso ) by +0.7°C [0.11] (low heat stress, LHS) and +1.3°C [0.14] (moderate heat stress, MHS). Forearm skin blood flow (arbitrary perfusion units; PU) was measured in three adjacent sites on the mid‐dorsal forearm using LDF (Perimed) while local skin temperature was clamped (34°C). Maximal vasodilation was achieved by heating each skin site to 44°C (for ≥ 20 min), but without the use of SNP, while T eso was clamped at +1.8°C [0.1]. Beat‐to‐beat mean arterial pressure (MAP) was measured continuously. Cutaneous vascular conductance (CVC) at each skin site was calculated as PU/MAP. Data were presented as absolute CVC and percentage of maximal vasodilation (%CVC 44 ). Reliability was assessed at baseline (no heat stress, NHS), LHS, and MHS using the intra‐class correlation coefficient (ICC), with values ≥0.7 considered acceptable for research purposes. Between days, CVC increased from 0.3 [0.2] to 2.0 PU [0.8] at LHS, and then to 2.1 PU [0.8] at MHS. Expressed as %CVC 44 this equated to increases from 12 [5] to 68% [15] and then 73% [13]. Within‐day ( i.e. , between sites), average CVC increased from 0.3 [0.2] to 1.9 PU [0.7] at LHS, and 2.0 PU [0.7] at MHS, which related to an increase from 13 [6] to 71% [15] at LHS, and to 76% [12] at MHS when expressed as %CVC 44 . At NHS, the between‐ and within‐day reliability of these measurements did not exceed the 0.7 ICC threshold when expressed as CVC or %CVC 44 at NHS (range: 0.00 to 0.45). Similarly, at LHS and MHS the between‐day reliability did not exceed 0.7 when expressed as CVC (0.57 and 0.69, respectively) or %CVC 44 (both 0.57). While within‐day reliability of %CVC 44 at LHS and MHS was not acceptable (0.54 and 0.64, respectively), it was when expressed as CVC (0.74 and 0.71, respectively). We show that the between‐day reliability of this technique was poor, irrespective of the level of whole‐body heat stress, but within‐day reliability was acceptable during heating, but not for resting measurements. This has important implications for studies assessing reactivity of skin vasculature to passive whole‐body hyperthermia, particularly with respect to the expected difference between the signal ( i.e. , expected change) and noise ( i.e. , measurement and biological variability), and the need to ensure that repeated measurements reflect the same microvascular environment. Support or Funding Information Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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