Relationship between breathing gas mixtures and retinal vessel regulation
Notice bibliographique
Résumé
Purpose It is known that components of oxygen transport pathway communicate with vascular endothelium. However, oxygen‐induced vessel constriction results in a decrease in retinal blood flow. Because the delivery and removal of metabolites and gases is proportional to blood flow, a decrease in blood flow could have deleterious effects. Due to the systemic nature of the endothelium, this should be taken into account wherever breathing gas mixture is changed (anesthesia). This work aims to clarify how the constriction of the retinal vessels is modulated by breathing gas mixtures using dynamic vessel analysis (DVA). Methods The baseline diameters of 15 volunteers (9 m, 26.3 ± 3.3 y) were measured using DVA (Imedos Systems GmbH). We investigated four primary vessel segments (superior as well as inferior temporal artery (STa/ITa) and vein (STv/ITv). For each volunteer, the DVA was performed 5 times (each: duration 15 min [1 min baseline, 8 min gas mixture, 6 min recovery], rest period: 10 min) in a randomized order using different gas mixtures (21%, 30%, 40%, 50%, 60% O 2 ) provided by a ventilator (Bellavista 1000, imtmedical AG). For statistical analysis, the t‐test and the Wilcoxon test for paired samples (Bonferroni corrected) were used. Results For all vessel segments, a stronger constriction could be observed with an increase in the oxygen concentration. The maximum constriction was always measured at the end of the 8 min period. Here, when comparing the constriction values of the 21% O 2 concentration, already the 30% O 2 concentration showed significant changes (30%/40%/50%/60% STa: p = 0.002/0.001/0.000/0.000, ITa: p = 0.001/0.001/0.001/0.000, STv: p = 0.000/0.000/0.000/0.000, ITv: p = 0.001/0.000/0.000/0.000). Conclusions The presented work revealed that even a small change in breathing gas mixture causes a significant change in vessel constriction. These effect is not only to be expected at the retina, but also in the brain as an example. This should be taken into account, amongst others, for longer anesthesia.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».