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Enregistrement W3177033629 · doi:10.1096/fasebj.2019.33.1_supplement.860.9

Muscle Sympathetic Nerve Activity and Vascular Conductance Responses at the Onset of Arm and Leg Exercise in the Inactive Limb

2019· article· en· W3177033629 sur OpenAlexafffundabout
Trevor J. King, Connor J. Doherty, Philip J. Millar

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMicroneurographyMedicineHemodynamicsBlood flowCardiologyBlood pressureBrachial arteryHeart rateInternal medicinePhysical therapyBaroreflex

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Local mechanical and metabolic factors are known to regulate the blood flow response at the onset of exercise. However, little is known regarding the contribution of muscle sympathetic nerve activity (MSNA) to this onset blood flow response. The aim of the study was to examine the MSNA and vascular conductance response to exercise anticipation and onset in the inactive leg. Two identical visits were performed on 16 participants (n = 6 female). During visit 1, hemodynamic (Finometer) and MSNA (fibular nerve microneurography) measurements were acquired during rest (1‐minute), exercise anticipation (verbal preparation, 30‐seconds), and 1 minute of rhythmic handgrip (RHG, 1:1 duty cycle, 40% MVC) and one‐legged cycling (17 ± 3% peak power output). During visit 2, hemodynamic and superficial femoral artery (SFA) blood flow (Doppler ultrasound) measurements were acquired during the same exercise modes. Leg vascular conductance was calculated as SFA mean blood flow/mean arterial pressure. Total MSNA (burst frequency x burst area) was analyzed in 15‐second moving windows (5‐second progressions), and SFA blood flow was analyzed as 5‐second time bins aligned with the last 5 seconds of each MSNA moving window; both were expressed as relative change from baseline (%). Burst frequency, burst incidence, and total MSNA (height) followed the same pattern as total MSNA (area), and thus only total MSNA (area) is presented. Significance was set as p < 0.05, and data are mean ± SE. When participants were prompted to prepare for upcoming exercise (i.e. anticipation), total MSNA decreased from baseline prior to RHG (−40 ± 6%, p < 0.001) and cycling (−20 ± 6%, p = 0.03). During anticipation of RHG, this decrease in vasoconstrictor drive was followed 5 seconds later by a trend for increased SFA vascular conductance (+24 ± 12%, p = 0.07). At the onset of exercise, total MSNA decreased during RHG (−28 ± 6%, p = 0.002) and cycling (−39 ± 7%, p = 0.009). This was followed by an increase in SFA vascular conductance during both RHG (+34 ± 12%, p = 0.02) and cycling (+34 ± 20%, p = 0.005) conditions. In the absence of mechanical or metabolic factors in the inactive limb, these data suggest that a reduction in total MSNA can contribute to the exercise hyperemia that is observed at the onset of exercise. Furthermore, the anticipatory response of MSNA suggests a partial contribution of feedforward central command in this response. Support or Funding Information Natural Science and Engineering Research Council of Canada Ontario Ministry of Research, Innovation, and Science Canadian Foundation for Innovation This abstract is from the Experimental Biology 2019 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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,250 · 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
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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