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Enregistrement W3175101389 · doi:10.1113/ep089629

Reliability of the hyperaemic response to passive leg movement in young, healthy women

2021· article· en· W3175101389 sur OpenAlexafffund
Lindsay A. Lew, Kaitlyn R. Liu, Kyra E. Pyke

Notice bibliographique

RevueExperimental Physiology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensResponse Biomedical (Canada)Queen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésReliability (semiconductor)Physical medicine and rehabilitationMedicinePhysical therapyPsychologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,494
Score d'incertitude au seuil0,439

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, 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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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