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Enregistrement W4409014766 · doi:10.1016/j.resp.2025.104423

Pathophysiological mechanisms of exertional dyspnea in people with cardiopulmonary disease: Recent advances

2025· review· en· W4409014766 sur OpenAlexaff
Matthew D. James, Devin B. Phillips, Nicolle J. Domnik, J. Alberto Neder

Notice bibliographique

RevueRespiratory Physiology & Neurobiology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePathophysiologyExertional dyspneaDiseaseIntensive care medicineCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Physical activity is a leading trigger of dyspnea in chronic cardiopulmonary diseases. Recently, there has been a renewed interest in uncovering the mechanisms underlying this distressing symptom. We start by articulating a conceptual framework linking cardiorespiratory abnormalities with the central perception of undesirable respiratory sensations during exercise. We specifically emphasize that exertional dyspnea ultimately reflects an imbalance between (high) demand and (low) capacity. As such, the symptom arises in the presence of a heightened inspiratory neural drive – the will to breathe – secondary to a) increased ventilatory output relative to the instantaneous ventilatory capacity ( excessive breathing) and/or b) its impeded translation into the act of breathing due to constraints on tidal volume expansion ( constrained breathing). In patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD), asthma, cystic fibrosis, and interstitial lung disease (ILD), constrained breathing assumes a more dominant role as the disease progresses. Excessive breathing due to heightened wasted ventilation in the physiological dead space is particularly important in the initial stages of COPD, while alveolar hyperventilation has a major contributory role in hypoxemic patients with ILD. Hyperventilation is also a leading driver of dyspnea in heart failure (HF) with reduced ejection fraction (EF), while high physiological dead space is the main underlying mechanism in HF with preserved EF. Similarly, wasted ventilation in poorly perfused lung tissue dominates the scene in pulmonary vascular disease. New artificial intelligence-based approaches to expose the contribution of excessive and constrained breathing may enhance the yield of cardiopulmonary exercise testing in investigating exertional dyspnea in these patients. • Exertional dyspnea reflects high respiratory demand relative to low-capacity • Excessive breathing is secondary to hyperventilation and/or high wasted ventilation • Excessive breathing is the key driver of dyspnea in heart failure and pulmonary vascular disease • Constrained breathing is associated with mechanical restraints to tidal volume expansion • Constrained breathing is the primary mechanism of exertional dyspnea in obstructive and restrictive lung diseases

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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