Vascular Compromise and Hemodynamics in Pulmonary Arterial Hypertension: Model Predictions
Notice bibliographique
Résumé
A previously validated computer model of the normal pulmonary circulation is adapted to simulate pulmonary arterial hypertension (PAH) in humans. Model predictions are used to explore the suitability of currently accepted criteria for diagnosing PAH by correlating hemodynamic data with the degree of vascular compromise (disease severity). Model predictions demonstrate a hyperbolic relationship between vascular compromise, mean pulmonary artery pressure (PAPm) and pulmonary vascular resistance (PVR). PAPm and PVR change very little from disease initiation until a vascular compromise of 65% to 70% (surface area of 0.35 to 0.3 of baseline, respectively) is reached. Following that, further compromise is associated with a steep rise in PAPm and PVR. The relationship between vascular compromise and hemodynamics may explain the relative stability of cardiac output early in this disease process and, therefore, the lack of symptoms. It also explains the rapid deterioration following diagnosis if the disease remains untreated. Model predictions demonstrate the inadequacy of the current hemodynamic criteria for diagnosing PAH over a wide range of left atrial pressure and cardiac output combinations and for early detection of disease. The model provides an alternative approach to diagnosing PAH by translating hemodynamic data to degree of vascular compromise.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».