P153 Radial-finger Pulse Wave Velocity as a Measure of Microvascular Stiffness: Feasibility and Response to Nitroglycerin
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background/Objectives We previously demonstrated a different regional stiffness response of elastic and muscular arteries after the administration of nitroglycerin, leading to an alteration of aortic-brachial stiffness gradient. Regional stiffness of smaller arteries may respond differently to vasodilation drugs. The objectives of this study were 1- to assess the feasibility of measuring arterial stiffness of the hand, i.e. radial-finger pulse wave velocity (RF-PWV) using piezoelectric sensors, and 2- to measure RF-PWV and its response to nitroglycerin. Methods This exploratory study was conducted in 11 healthy participants (55% were men, mean age was 33.6 ± 10.6 yrs). Piezoelectric sensors (Complior) were placed simultaneously on carotid and radial arteries, and tip of the third finger, to obtain carotid-radial PWV (CR-PWV) and RF-PWV (in triplicates), before and after 4 minutes of 0.4 mg NTG sublingual spray. Results Visually, pressure curves at the finger and detection of the foot of the wave were obtained with a similar quality than radial and carotid pressure curves. The RF-PWV intra-session coefficient of variation was 7.3%. At baseline, mean CR-PWV and RF-PWV were respectively of 9.07 ± 1.24 m/s and 4.80 ± 1.42 m/s. After NTG, CR-PWV decreased (7.75 ± 1.32 m/s) and RF-PWV increased (6.75 ± 2.58 m/s), both significantly ( p < 0.01). Conclusion This first attempt to measure small arteries stiffness shows that it is possible to measure hand PWV. Again, we observed opposite changes in regional stiffness of different vascular territories with a vasodilator drug. These results may open up the path to a better understanding of microcirculation consequences of an altered stiffness gradient.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| 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 ».