A Direct Measure Of Leg Blood Flow During Running: A Feasibility Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Cardiac output and leg blood flow can be measured simultaneously with high accuracy using transpulmonary thermodilution and femoral vein thermodilution with a single bolus injection. These measurements have been performed during single leg kicking, cycling, and Nordic skiing, offering insights into competing blood flow demands during exercise. Running is the natural exercise modality of humans, however, to date there has been no direct measure of leg blood flow during running. PURPOSE: To determine the feasibility of the thermodilution technique to measure leg blood flow and conductance during high intensity running relative to cycling, in an exploratory case study. METHODS: A healthy, trained runner (30y male) completed an incremental test to exhaustion on a cycle ergometer, followed by an incremental test on a treadmill that progressed from walking to running. Leg blood flow and cardiac output were determined using the single bolus thermodilution technique. Throughout exercise, metabolic variables, femoral and venous pressures and temperatures were measured continuously, with regular sampling of arterial and venous blood. RESULTS: The participant reached a greater peak oxygen uptake during running relative to cycling (74 vs. 68 mL·kg-1·min-1). Peak limb blood flow was greater at peak running exercise (10.9 vs. 10.5 L·min-1); however, a greater peak cardiac output was observed during cycle exercise (28.6 vs. 30.2 L·min-1). The ‘beat phenomenon’ was apparent in femoral artery measures while running, and thereby produced large swings in leg conductance (62 - 90 mL·min-1·mmHg-1 @ 70 % VO2peak). Average leg vascular conductance was greater during walking relative to similar intensity cycling (36 vs. 25 mL·min-1·mmHg-1 @ ~25 % VO2peak) and remained greater during high intensity running (92 vs. 72 mL·min-1·mmHg-1 @ ~80 % VO2peak). CONCLUSION: We present the first direct measure of leg blood flow and conductance in a running human. Our findings corroborate several assumptions about leg blood flow during running compared to cycling. Crucially, we show that using thermodilution in running exercise can be completed safely. Natural Sciences and Engineering Research Council
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».