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Enregistrement W4225412865 · doi:10.1096/fasebj.2022.36.s1.r5209

Mechanisms Determining VO <sub>2peak</sub> During Single Leg Knee‐Extension Exercise in Heart Failure with Preserved Ejection Fraction Patients: Peripheral vs. Central Phenotypes

2022· article· en· W4225412865 sur OpenAlexaff
Rachel J. Skow, Zachary T. Martin, Damsara Nandadeva, Christopher M. Hearon, Mitchel Samels, James P. MacNamara, Mark J. Haykowsky, Benjamin D. Levine, Paul J. Fadel, Satyam Sarma

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésPeripheralCardiologyEjection fractionHeart failureMedicineInternal medicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF) is characterized by exercise intolerance, including a reduced maximal aerobic capacity that affects all aspects of daily living. The mechanisms responsible for the decreased exercise tolerance in HFpEF are incompletely understood. Our research group has characterized two unique HFpEF phenotypes based on cardiac output reserve relative to exercise metabolic work: those with either a “central” (Type A) or “peripheral” (Type B) limitation to exercise. We sought to investigate the peripheral limitations to exercise in these 2 phenotypes using single‐leg knee extension (SLKE) exercise, a modality that reduces the central limitations to exercise. Specifically, we tested the hypothesis that patients with the Type B phenotype would have lower leg VO 2peak secondary to insufficient oxygen extraction (i.e., lower ∆a‐vO 2diff ) when compared to patients with the Type A phenotype. Methods We studied 20 HFpEF patients with either the Type A (n = 8; 68 ± 2yr; 5F) or Type B (n = 12; 70 ± 2yr; 7F) phenotype. Participants performed an incremental SLKE peak exercise test on a custom ergometer. Leg blood flow (LBF) was measured at the common femoral artery using duplex Doppler ultrasound. Average LBF (ml/min) at each workload was determined from measured blood velocity and vessel diameter. a‐vO 2diff was calculated from hemoglobin and venous oxygen saturation directly from a femoral venous catheter, and arterial oxygen saturation via pulse oximetry. Leg VO 2 (ml/min) was determined as the product of LBF and a‐vO 2diff . All data are presented as mean ± SEM. Results Participants with the Type A “central” phenotype reached a peak exercise workload of 20 ± 4 W and those with the Type B “peripheral” phenotype reached 15 ± 2 W (p = 0.18). Leg VO 2peak was not different between the two phenotypes (Type A: 215 ± 23; Type B: 253 ± 34 ml/min; p = 0.42). The peak increase in LBF was ~ 50% greater in Type B (+1940 ± 243 ml/min) than Type A (+1309 ± 161 ml/min) patients, though this response was more variable (p = 0.07). Additionally, the ∆a‐vO 2diff from rest to peak exercise was significantly lower in those with the Type B phenotype (Type A: +7.17 ± 0.87; Type B: +4.63 ± 0.46 ml O 2 /dl blood; p = 0.01). Finally, the ∆LBF/∆VO 2 slope was lower in patients with the Type A phenotype (Type A: 6.78 ± 0.55; Type B: 8.72 ± 0.43; p = 0.01). Conclusion Contrary to our hypothesis, there was no difference in leg VO 2peak between phenotypes. Patients with Type B HFpEF had greater limitations in skeletal muscle oxygen extraction during exercise as evidenced by their diminished ability to increase a‐vO 2diff during incremental SLKE, similar to the observed a‐vO 2diff extraction impairments during whole body exercise. Importantly, by phenotyping HFpEF patients based on their limitations to exercise, we may be able to better individualize treatment strategies to improve exercise tolerance.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,203
Écart entre enseignants0,194 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
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