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Enregistrement W4298087537 · doi:10.1113/ep090668

Strategies to improve respiratory chemoreflex characterization by Duffin's rebreathing

2022· article· en· W4298087537 sur OpenAlexafffund
Nasimi A. Guluzade, Joshua D. Huggard, Randi R. Keltz, James Duffin, Daniel A. Keir

Notice bibliographique

RevueExperimental Physiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensToronto General HospitalThornhill Medical (Canada)Lawson Health Research InstituteUniversity of TorontoWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésConfidence intervalMathematicsPhysicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 (ES). 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 ES exhibited excellent test–retest variability in both hyperoxic conditions (VRT: ICC = 0.965, CV = 2.3%; ES: ICC = 0.932, CV = 15.5%) and hypoxic conditions (VRT: ICC = 0.970, CV = 2.9%; ES: ICC = 0.891, CV = 17.2%). Between‐day reproducibility was also excellent (hyperoxia, VRT: ICC = 0.930, CV = 2.2%; ES: ICC = 0.918, CV = 14.2%; and hypoxia, VRT: ICC = 0.940, CV = 3.0%; ES: ICC = 0.880, CV = 18.1%). Compared with a single‐trial fit, there were no differences in VRT or ES using the simple average or ensemble average approaches; however, ensemble averaging reduced the minimal detectable change for ES 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.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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