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Enregistrement W4378649694 · doi:10.1152/physiol.2023.38.s1.5795435

Comparison of the EndoPAT device with a unique vascular assessment of reactive hyperemia

2023· article· en· W4378649694 sur OpenAlexaffabout
Olivia Ramraj, Smriti Badhwar, Heather Edgell

Notice bibliographique

RevuePhysiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Disease Prevention
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReactive hyperemiaMedicineBlood flowCuffForearmBlood pressureCardiologyAnesthesiaInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The EndoPAT device (Itamar Medical) is used to determine endothelial function by using peripheral arterial tonometry during reactive hyperemia. It has been shown to be related to the gold standard non-invasive technique of flow-mediated dilation ultrasound assessment. These methodologies have technical requirements and/or ongoing operational costs that could be prohibitive to under-resourced clinics or researchers. We hypothesized that using a re-usable and cost-effective procedure of determining the reactive hyperemic response using piezo-electric pulse transducers (ADInstruments) would give similar results to the EndoPAT. Reactive hyperemia was induced by occluding blood flow to the forearm for 5 minutes using a blood pressure cuff inflated to +50mmHg above systolic blood pressure. The vascular response to the release of the occlusion was assessed using EndoPAT on the index fingers and using piezo-electric transducers on the middle fingers, concurrently. Twenty-five healthy participants (15 female; 31±12years) participated in the study. Participants refrained from caffeine, alcohol, fatty foods, smoking and strenuous exercise for at least 12 hours prior to testing. The EndoPAT reactive hyperemia index (RHI) was determined using proprietary software. The area under the curve (AUC) of the finger pulse waves from the piezoelectric pulse transducers was also determined. The ratio of the AUC of the peak hyperemic response (10s average) compared to the baseline period (3.5min) in the occluded arm was compared to the equivalent ratio in the control arm to determine the pulse-wave reactive hyperemia index (PWRHI). Univariate linear regression and correlation analysis was conducted between RHI and PWRHI. When comparing the two methods, Spearman’s r was 0.67 (p=0.0002) with a coefficient of determination of 0.58. We have found that the two methods correlate well to each other and the PWRHI technique has the potential to make microvascular assessments more accessible to clinicians and researchers. Our PWRHI method still needs to be validated in larger populations with vascular dysfunction and over a wider age-range. Funding provided by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada. This is the full abstract presented at the American Physiology Summit 2023 meeting and is only available in HTML format. There are no additional versions or additional content available for this abstract. Physiology was not involved in the peer review process.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,789
Score d'incertitude au seuil0,164

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,348 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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