Reliability of the hyperaemic response to passive leg movement in young, healthy women
Notice bibliographique
Résumé
NEW FINDINGS: What is the central question of this study? This is the first study to assess the day-to-day reliability of passive leg movement-induced hyperaemia (PLM-H), an index of lower-limb microvascular function, in young, healthy women. What is the main finding and its importance? Passive leg movement-induced hyperaemia demonstrated good day-to-day reliability, comparable to other common indices of endothelial function, supporting the use of PLM-H to assess lower-limb microvascular function in women. ABSTRACT: Passive leg movement-elicited hyperaemia (PLM-H) provides an index of lower-limb microvascular function. However, there is currently limited information regarding the reliability of PLM-H and no reliability information specific to women. The purpose of this study was to determine the reliability of PLM-H in women on two separate days. Seventeen young, healthy women [22 ± 3 years old (mean ± SD)] participated in two identical visits including three trials of PLM. Using duplex ultrasound, PLM-H was characterized by six indices: peak leg blood flow (LBF) and vascular conductance (LVC), peak change above baseline (Δpeak) for LBF and LVC, and area under the curve above baseline (AUC) during the first 60 s of PLM for LBF and LVC. The results demonstrated good day-to-day reliability of PLM-H characterized as peak LBF [r = 0.84, P < 0.001; intraclass correlation coefficient (ICC) = 0.84; coefficient of variation (CV) = 13.2%], peak LVC (r = 0.82, P < 0.001; ICC = 0.79; CV = 14.4%), Δpeak LBF (r = 0.83, P < 0.001; ICC = 0.82; CV = 17.8%) and Δpeak LVC (r = 0.83, P < 0.001; ICC = 0.80; CV = 16.5%). Characterization of PLM as AUC demonstrated moderate day-to-day reliability: AUC LBF (r = 0.71, P < 0.05; ICC = 0.70; CV = 31.2%) and AUC LVC (r = 0.78, P < 0.001; ICC = 0.74; CV = 27.1%). In conclusion, this study demonstrates that PLM-H has good reliability as an index of microvascular function; however, characterization of PLM-H as peak, Δpeak LBF and LVC is more reliable than AUC.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».