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Training Heart Failure Patients with Reduced Ejection Fraction Attenuates their Muscle Metaboreflex and Lowers Muscle Sympathetic Nerve Activity at Rest and During Mild Dynamic Exercise

2018· article· en· W3176173727 sur OpenAlexaffabout
Catherine F. Notarius, Philip J. Millar, Daniel A. Keir, Hisa Murai, Nobuhiko Haruki, Emma O’Donnell, Susan Marzolini, Paul Oh, John S. Floras

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensUniversity of GuelphToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoUniversity Health NetworkMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMicroneurographyCardiologyInternal medicineEjection fractionHeart failureVO2 maxAerobic exerciseVasodilationPhysical exerciseHeart rateBlood pressureBaroreflex

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have shown that muscle sympathetic nerve activity (MSNA) is elevated at rest in patients with heart failure due to reduced ejection fraction (HFrEF) and, in contrast to healthy subjects, increases during moderate dynamic 1‐leg exercise. We hypothesized that exercise training in HFrEF may reduce MSNA during both mild and moderate intensity 1‐leg dynamic exercise and static handgrip; attenuate the muscle metaboreflex; and improve skin blood flow. We studied 27 stable, medicated HFrEF patients (6 women; mean age 65 ± 2 SE [range 42 to 80] years; mean left ventricular ejection fraction 30 ± 1% [range 12–40]); of either ischemic (n=18) or non‐ischemic (n=9) etiology, both before and after 6 months of cardiac rehabilitation (aerobic exercise for 45 minutes, 5 times per week at 60–70 % of VO 2peak ); plus 18 healthy, age and sex‐matched, medication‐free volunteers (6 women; mean age 57 ± 2 [range 48 to 72]). Before and after training, we assessed VO 2peak (open‐circuit spirometry); the skin blood flow (SBF) response to reactive hyperemia (laser flowtometry); and fibular MSNA (microneurography) at rest (n=18), during 1‐leg cycling (2 min each unloaded and at 50% of VO 2peak , n=16) and, to assess the muscle metaboreflex, during post‐handgrip ischemia (PHGI) after 2 min of 30% static handgrip (HG). In HFrEF, pre‐training VO 2peak and skin vasodilatation were lower (P<0.001) and resting MSNA higher compared to controls (P=0.01). Exercise training improved VO 2peak by 3.0±1.0 ml·kg −1 ·min −1 (P<0.001) and increased the SBF vasdilatory response in HFrEF to a mean value similar to controls (P=0.78). Relative to pre‐training, resting MSNA decreased by 6.0±2.0 bursts/min (P=0.01, N=18) and 7.3±3.4 burst/100 heartbeats (P=0.04). During 1‐leg cycling, MSNA decreased in control (P=0.01) but increased in HFrEF (P<0.001). Exercise training attenuated MSNA burst frequency and incidence during unloaded (P=0.04) but not loaded cycling (P=0.34). The rise in MSNA burst frequency during HG in HFrEF was unaffected by training, but its elevation during PHGI was abolished (P<0.05). We conclude that the exaggerated metaboreflex of HFrEF is attenuated by exercise training. This may contribute to a lower MSNA during mild but not moderate intensity cycling. Support or Funding Information Supported by Heart and Stroke Foundation of Ontario and Canadian Institutes for Health Research This abstract is from the Experimental Biology 2018 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,243
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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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