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Enregistrement W3153967273 · doi:10.1139/cjpp-2020-0740

Paradoxical effects of acidosis on the noradrenaline-induced and neurogenic constriction of the rat tail artery at low temperatures

2021· article· en· W3153967273 sur OpenAlexvenueno aff
Vladimir N. Yartsev

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physiology and Pharmacology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVasoconstrictionAcidosisInternal medicineVasodilationElectrical impedance myographyEndocrinologyContraction (grammar)StimulationMedicineChemistryAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although vasodilatation evoked by acidosis at normal body temperature is well known, the reports regarding effect of acidosis on the reactivity of the isolated arteries at low temperatures are nonexistent. This study tested the hypothesis that the inhibitory effect of acidosis on the neurogenic vasoconstriction may be increased by cooling. Using wire myography, we recorded the neurogenic contraction of the rat tail artery segments to the electrical field stimulation in the absence and in the presence of 0.03–10.0 µmol/L noradrenaline. The experiments were conducted at 37 °C or 25 °C and pH 7.4 or 6.6 which was decreased by means of CO2. Noradrenaline at concentration of 0.03–0.1 µmol/L significantly potentiated the neurogenic vasoconstriction at 25 °C, and the potentiation was not inhibited by acidosis. Contrary to our hypothesis, acidosis at a low temperature did not affect the noradrenaline-induced tone and significantly increased the neurogenic contraction of the artery segments in the absence and presence of noradrenaline. These effects of acidosis were partly dependent on the endothelium and L-type Ca2+ channels activation. The phenomenon described for the first time might be of importance for the reduction in the heat loss by virtue of decrease in the subcutaneous blood flow at low ambient temperatures.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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