A New Approach to Improve the Hemodynamic Assessment of Cardiac Function Independent of Respiratory Influence
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cardiovascular and respiratory systems are anatomically and functionally linked; inspiration produces negative intrathoracic pressures that act on the heart and alter cardiac function. Inspiratory pressures increase with heart failure and can exceed the magnitude of ventricular pressure during diastole. Accordingly, respiratory pressures may be a confounding factor to assessing cardiac function. While the interaction between respiration and the heart is well characterized, the extent to which systolic and diastolic indices are affected by inspiration is unknown. Our objective was to understand how inspiratory pressure affects the hemodynamic assessment of cardiac function. To do this, we developed custom software to assess and separate indices of systolic and diastolic function into inspiratory, early expiratory, and late expiratory phases of respiration. We then compared cardiac parameters during normal breathing and with various respiratory loads. Variations in inspiratory pressure had a small impact on systolic pressure and function. Conversely, diastolic pressure strongly correlated with negative inspiratory pressure. Cardiac pressures were less affected by respiration during expiration; late expiration was the most stable respiratory phase. In conclusion, inspiration is a large confounding influence on diastolic pressure, but minimally affects systolic pressure. Performing cardiac hemodynamic analysis by accounting for respiratory phase yields more accuracy and analytic confidence to the assessment of diastolic function.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».