Quantifying leg muscle deoxygenation during incremental cycling in hypoxemic patients with fibrotic interstitial lung disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Hypoxaemia and cardiocirculatory abnormalities may impair muscle oxygen (O2) delivery relative to O2 requirements thereby increasing the rate of O2 extraction during incremental exercise in fibrotic interstitial lung disease (f‐ILD). Using changes in deoxyhaemoglobin concentration ([HHb]) by near‐infrared spectroscopy (NIRS) as a proxy of O2 extraction, we investigated whether a simplified (double‐linear) approach, previously tested in heart failure, would provide useful estimates of muscle deoxygenation in f‐ILD. Methods A total of 25 patients (23 men, 72 ± 8 years; 20 with idiopathic pulmonary fibrosis, lung diffusing capacity for carbon monoxide = 44 ± 11% predicted) and 12 age‐ and sex‐matched healthy controls performed incremental cycling to symptom limitation. Changes in vastus lateralis [HHb] assessed by NIRS were analysed in relation to work rate (WR) and O2 uptake throughout the exercise. Results Patients showed lower exercise capacity than controls (e.g., peak WR = 67 ± 18% vs. 105 ± 20% predicted, respectively; p < 0.001). The [HHb] response profile was typically S‐shaped, presenting three distinct phases. Exacerbated muscle deoxygenation in patients versus controls was evidenced by: (i) a steeper mid‐exercise [HHb]‐WR slope (0.30 ± 0.22 vs. 0.11 ± 0.08 μmol/W; p = 0.008) (Phase 2), and (ii) a larger late‐exercise increase in [HHb] (p = 0.002) (Phase 3). Steeper [HHb]‐WR slope was associated with lower peak WR (r = –0.70) and greater leg discomfort (r = 0.77; p < 0.001) in f‐ILD. Conclusion This practical approach to interpreting [HHb] during incremental exercise might prove useful to determine the severity of muscle deoxygenation and the potential effects of interventions thereof in hypoxemic patients with f‐ILD.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».