Pulmonary Gas Exchange and Acid‐Base Balance During Exercise
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As the first step in the oxygen‐transport chain, the lung has a critical task: optimizing the exchange of respiratory gases to maintain delivery of oxygen and the elimination of carbon dioxide. In healthy subjects, gas exchange, as evaluated by the alveolar‐to‐arterial P O 2 difference ( A ‐ a DO 2 ), worsens with incremental exercise, and typically reaches an A ‐ a DO 2 of approximately 25 mmHg at peak exercise. While there is great individual variability, A ‐ a DO 2 is generally largest at peak exercise in subjects with the highest peak oxygen consumption. Inert gas data has shown that the increase in A ‐ a DO 2 is explained by decreased ventilation‐perfusion matching, and the development of a diffusion limitation for oxygen. Gas exchange data does not indicate the presence of right‐to‐left intrapulmonary shunt developing with exercise, despite recent data suggesting that large‐diameter arteriovenous shunt vessels may be recruited with exercise. At the same time, multisystem mechanisms regulate systemic acid‐base balance in integrative processes that involve gas exchange between tissues and the environment and simultaneous net changes in the concentrations of strong and weak ions within, and transfer between, extracellular and intracellular fluids. The physicochemical approach to acid‐base balance is used to understand the contributions from independent acid‐base variables to measured acid‐base disturbances within contracting skeletal muscle, erythrocytes and noncontracting tissues. In muscle, the magnitude of the disturbance is proportional to the concentrations of dissociated weak acids, the rate at which acid equivalents (strong acid) accumulate and the rate at which strong base cations are added to or removed from muscle. © 2013 American Physiological Society. Compr Physiol 3:693‐739, 2013.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».