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Enregistrement W4398176106 · doi:10.1152/physiol.2024.39.s1.1714

A Novel Measurement of Loop Gain Via Voluntary End-Expiratory Breath Holds During Acclimatization to High Altitude: Relationship to Central Sleep Apnea

2024· article· en· W4398176106 sur OpenAlexaff
Benjamin W.L. MacKenzie, Rodion Isakovich, Jessica A. Dickenson, Spencer Skaper, Nicholas D. J. Strzalkowski, Jeff P. Kerrie, Abigail W. Bigham

Notice bibliographique

RevuePhysiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHigh Altitude and Hypoxia
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMount Royal University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcclimatizationEffects of high altitude on humansSleep apneaObstructive sleep apneaSleep (system call)Loop gainCardiologyCentral sleep apneaMedicineRespiratory systemAnesthesiaApneaInternal medicineBiologyPolysomnographyAnatomyEcologyPhysicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Central sleep apnea (CSA) is universal at high altitude (HA; hypobaric hypoxia), with a high degree of variability. CSA increases in incidence and severity with ascent above 3,000m and with increased time spent at HA, due in part to increases in chemoreflex sensitivity (i.e., loop gain; LG) resulting from ventilatory acclimatization (VA). CSA is characterized by alternating reductions (hypopnea) or complete absence of airflow (apnea) during sleep, separated by intermittent periods of hyperventilation, and is thought to be associated with a LG ratios >1.0. In HA fieldwork expeditions, testing respiratory chemoreflex sensitivity using traditional lab-based steady-state methods may not be relevant to CSA, nor feasible to predict those susceptible to CSA with ascent to HA. While CSA is universal with ascent to HA, it remains unclear how the incidence and severity of CSA may be related to LG with early ascent, given the high between-individual variability. Before (1400m; Day 0) and during early acclimatization to HA (4300m; days 6-8) in 11 healthy participants, we aimed to characterize a novel breath-holding protocol to quantify LG and assess the relationship between LG and CSA severity. We hypothesized that (a) LG will be <1.0 before ascent, and subsequently will be >1.0 with early incremental ascent to 4300m, suggesting VA and susceptibility for CSA, and (b) there will be an increase in the incidence and severity of CSA with ascent to HA, which will be correlated with LG, within-individual. In both locations, we used a series of five ~10-sec voluntary end-expiratory breath holds (EEBHs) separated by a ~60-sec recovery period to quantify LG. Following the breath-hold protocol, we utilized portable sleep monitors to assess the incidence and severity of CSA via the apnea-hypopnea index (AHI) and oxygen desaturation index (ODI) during sleep. AHI and ODI increased significantly compared to 1400m (p<0.0001), indicating CSA. LG using the 1st breath following apnea (LG1) was significantly larger at 4300m (1.54±0.75 a.u.) than 1400m (0.89±0.73 a.u.; P=0.04, ES=0.88). Calculating LG using an average of the 1st and 2nd breaths following apnea (LG1+2) was also significantly larger at 4300m (1.09±0.51 a.u.) than 1400m (0.62±0.39 a.u.; P=0.022, ES=1.04). LG1 was strongly correlated with AHI (r=0.76, P=0.007) and moderately correlated with ODI (r=0.66, P=0.029). LG1+2 was strongly correlated with both AHI (r=0.78, P=0.004) and ODI (r=0.7, P=0.017). These data suggest that this EEBH protocol is well-suited to quantifying chemoreflex LG during VA to HA, and may have utility for predicting the incidence and severity of CSA in individuals in the context of HA fieldwork. MRU, NSERC, NSF. 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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,230 · 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'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
Publié2024
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