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Enregistrement W4398166388 · doi:10.1152/physiol.2024.39.s1.1212

Sex Differences in Left Ventricular Stroke Volume During Muscle Metaboreflex Activation

2024· article· en· W4398166388 sur OpenAlexaffabout
Natasha G. Boyes, Michael D. Nelson, Cole Elaschuk, Adam M.S. Luchkanych, M. Rafique Khan, Geoffrey Karjala, T. Dylan Olver

Notice bibliographique

RevuePhysiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCardiologyStroke volumeInternal medicineMedicineStroke (engine)Physical medicine and rehabilitationHeart rateBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Muscle metaboreflex activation (MMA) increases blood pressure, possibly by disproportionate increases in left ventricular (LV) stroke volume (SV) in males compared to females due to greater grip strength and metabolite production. The purpose of this study was to determine the effect of sex on SV during isolated MMA using cardiac MRI in young healthy adults. We hypothesized that SV would increase during MMA to a greater degree in males compared to females, and that this effect would be negated by accounting for grip strength. Methods: Ten males [23(2) yrs] and 10 females [26(5) yrs] underwent cardiac MRI during rest, 30% maximal voluntary contraction (MVC) isometric handgrip exercise (6 min), and isolation of MMA with brachial cuff circulatory occlusion (6 min). SV, end-systolic (ESV) and end-diastolic volumes (EDV) were measured by 2- and 4-chamber cine images and indexed (i) to body surface area to account for body size. Heart rate (HR, ECG) and mean arterial pressure (MAP, brachial cuff) were recorded. Cardiac output index (COi) and total peripheral resistance (TPR) were calculated. Analyses included ANOVA (sex × condition), ANCOVA [100% MVC (M=49(13) kg, F=26(7) kg) covariate], and linear regression. Results: SVi decreased from rest to MMA in males [67(8) to 61(5) mL/m 2 , p=0.0001] but not females [59(9) to 59(7) mL/m 2 , p=0.998; interaction p=0.002]. Notably, the reduction in SVi during MMA in males ( p=0.002) but not females ( p=0.957) remained with ANCOVA using MVC as the covariate (interaction p=0.021). ESVi increased during MMA in males [39(5) to 48(10) mL/m 2 , p<0.0001] but not females [32(5) to 36(6) mL/m 2 , p=0.092; interaction p=0.029]. MMA decreased both EDVi ( p=0.004) and COi ( p=0.045) and increased both MAP ( p<0.0001) and TPR ( p<0.0001) pooled across sex. HR did not change with MMA in either sex (all p≥0.093). Linear regression revealed significant relationships between ΔSVi and ΔESVi in males ( p=0.002, R 2 =0.709) but not females ( p=0.223, R 2 =0.179) and between ΔSVi and ΔTPR in males ( p=0.005, R 2 =0.649) but not females ( p=0.522, R 2 =0.053). Conclusions: MMA lowers SVi in males but not females, even when accounting for grip strength and despite similar pressor responses in both groups. These findings from gold-standard MRI suggest differential LV responses to MMA between sexes, potentially related to greater sensitivity to increased TPR in males than females. Thus, sex differences in blood pressure control during MMA may be impacted by differences in LV afterload sensitivity. Further, the blood pressure response to MMA may be primarily mediated through TPR and not CO in healthy young adults. Heart and Stroke Foundation of Canada. This is the full abstract presented at the American Physiology Summit 2024 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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,962
Score d'incertitude au seuil0,529

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,244 · 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'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

Citations0
Publié2024
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