Strategies to improve respiratory chemoreflex characterization by Duffin's rebreathing
Notice bibliographique
Résumé
New Findings What is the central question of this study? We assessed the test–retest variability of respiratory chemoreflex characterization by Duffin's modified rebreathing method and explored whether signal averaging of repeated trials improves confidence in parameter estimation. What is the main finding and its importance? Modified rebreathing is a reproducible method to characterize responses of central and peripheral respiratory chemoreflexes. Signal averaging of multiple repeated tests minimizes within‐ and between‐test variability, improves the confidence of chemoreflex characterization and reduces the minimal change in parameters required to establish an effect. Future experiments that apply this method might benefit from signal averaging to improve its discriminatory effect. Abstract We assessed the test–retest variability of central and peripheral respiratory chemoreflex characterization by Duffin's modified rebreathing method and explored whether signal averaging of repeated trials improves confidence in parameter estimation. Over four laboratory visits, 13 participants (mean ± SD age, 25 ± 5 years) performed six repetitions of modified rebreathing in isoxic–hypoxic conditions [end‐tidal () = 50 mmHg] and isoxic–hyperoxic conditions ( = 150 mmHg). End‐tidal (), and minute ventilation ( E ) were measured breath‐by‐breath, by gas analyser and pneumotachograph. The E versus relationships were fitted with a piecewise model to estimate the ventilatory recruitment threshold (VRT) and the slope above the VRT ( E S). Breath‐by‐breath data from the three within‐ and between‐day trials were averaged using two approaches [simple average (fit then average) and ensemble average (average then fit)] and compared with a single‐trial fit. Variability was assessed by intraclass correlation (ICC) and coefficient of variance (CV), and the minimal detectable change was computed for each approach using two independent sets of three trials. Within days, the VRT and E S exhibited excellent test–retest variability in both hyperoxic conditions (VRT: ICC = 0.965, CV = 2.3%; E S: ICC = 0.932, CV = 15.5%) and hypoxic conditions (VRT: ICC = 0.970, CV = 2.9%; E S: ICC = 0.891, CV = 17.2%). Between‐day reproducibility was also excellent (hyperoxia, VRT: ICC = 0.930, CV = 2.2%; E S: ICC = 0.918, CV = 14.2%; and hypoxia, VRT: ICC = 0.940, CV = 3.0%; E S: ICC = 0.880, CV = 18.1%). Compared with a single‐trial fit, there were no differences in VRT or E S using the simple average or ensemble average approaches; however, ensemble averaging reduced the minimal detectable change for E S from 2.95 to 1.39 L min −1 mmHg −1 (hyperoxia) and from 3.64 to 1.82 L min −1 mmHg −1 (hypoxia). Single trials of modified rebreathing are reproducible; however, signal averaging of repeated trials improves confidence in parameter estimation.
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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) | 0,001 | 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 ».