MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4401028436 · doi:10.1111/sms.14705

Assessing Leg Blood Flow and Cardiac Output During Running Using Thermodilution

2024· article· en· W4401028436 sur OpenAlexafffund
Michael G. Leahy, Kyle M.A. Thompson, Øyvind Skattebo, José António de Paz Fernández, Marcos Martín-Rincón, Eduardo García-Gonzalez, Víctor Galván-Álvarez, Robert Boushel, Jostein Hallén, Jamie F. Burr, José A. L. Calbet

Notice bibliographique

RevueScandinavian Journal of Medicine and Science in Sports · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMinisterio de Cultura y DeporteEuropean Regional Development FundEuropean CommissionNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinisterio de Asuntos Económicos y Transformación Digital, Gobierno de EspañaMinisterio de Economía y Competitividad
Mots-clésCardiac outputBlood flowCardiologyMedicineInternal medicineComputer scienceHemodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Cardiac output (Q̇C) and leg blood flow (Q̇LEG) can be measured simultaneously with high accuracy using transpulmonary and femoral vein thermodilution with a single‐bolus injection. The invasive measure has offered important insight into leg hemodynamics and blood flow distribution during exercise. Despite being the natural modality of exercise in humans, there has been no direct measure of Q̇LEG while running in humans. We sought to determine the feasibility of the thermodilution technique for measuring Q̇LEG and conductance during high‐intensity running, in an exploratory case study. A trained runner (30 years male) completed two maximal incremental tests on a cycle ergometer and motorized treadmill. Q̇LEG and Q̇C were determined using the single‐bolus thermodilution technique. Arterial and venous blood were sampled throughout exercise, with continuous monitoring of metabolism, intra‐arterial and venous pressure, and temperature. The participant reached a greater peak oxygen uptake (V̇O2peak) during running relative to cycling (74 vs. 68 mL/kg/min) with comparable Q̇LEG (19.0 vs. 19.5 L/min) and Q̇C (27.4 vs. 26.2 L/min). Leg vascular conductance was greater during high‐intensity running relative to cycling (82 vs. 70 mL/min/mmHg @ ~80% V̇O2peak). The “beat phenomenon” was apparent in femoral flow while running, producing large gradients in conductance (62–90 mL/min/mmHg @ 70% V̇O2peak). In summary, we present the first direct measure of Q̇LEG and conductance in a running human. Our findings corroborate several assumptions about Q̇LEG during running compared with cycling. Importantly, we demonstrate that using thermodilution in running exercise can be completed effectively and safely.

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 seuil0,002

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScandinavian Journal of Medicine and Science in SportsMême sujetCardiovascular and exercise physiologyTravaux en français237 207