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Enregistrement W4413955884 · doi:10.3389/fspor.2025.1582387

Tourniquet cuff pressure during blood flow restriction exercise

2025· article· en· W4413955884 sur OpenAlexaff
Patrick Swain, James A. McEwen, Luke Hughes

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sports and Active Living · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlood flow restrictionTourniquetCuffBlood flowMedicineBlood pressureAnesthesiaCardiologyInternal medicineSurgeryResistance training

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The present study examined how well different blood flow restriction (BFR) devices deliver the prescribed tourniquet cuff pressure. Methods Fifteen participants completed four BFR exercise sessions, each with a different BFR device [Delfi Personalized Tourniquet System (PTS) for BFR, Saga, SmartCuffs, and Suji], comprising four sets of unilateral leg press (30-15-15-15 repetitions) against resistance bands with 30-second rest periods. The tourniquet cuff was secured proximally on the exercising leg, and the target pressure was set to 80% limb occlusion pressure (LOP), as measured by the device, applied continuously throughout the exercise/rest periods. Tourniquet cuff pressure was sampled at 100 Hz via a pressure transducer. Results Despite prescribing tourniquet cuff pressure at 80% LOP, the actual pressure can vary substantially and be inconsistent between individuals depending on the BFR device used. During the exercise periods, the median percentage of time pressure was within ±10% the target pressure was 95% (Delfi PTS for BFR), 25% (Saga), 26% (SmartCuffs), and 34% (Suji). During the rest periods, the median percentage of time pressure was within ±5% the target pressure was 99% (Delfi PTS for BFR), and 0% for the Saga, SmartCuffs, and Suji BFR devices. Tourniquet cuff pressure during BFR exercise behaves in a wave-like manner characterised by cyclical pressure peaks and valleys. The magnitude of pressure peaks and valleys was: Delfi PTS for BFR (89 ± 2% and 72 ± 3% LOP), Saga (79 ± 9 and 58 ± 7% LOP), SmartCuffs (79 ± 9% and 61 ± 7% LOP), and Suji (90 ± 15 and 65 ± 10% LOP). In several cases, participants experienced tourniquet pressures >100% LOP using the Saga, SmartCuffs, and Suji BFR devices, for up to ∼30%–55% of the exercise set duration. A progressive loss of pressure occurred throughout the BFR application period by an average of 2–4 mmHg·min−1 (∼1%–2% LOP·min−1) in the Saga, SmartCuffs, and Suji BFR devices, whilst the Delfi PTS for BFR exhibited trivial pressure drifts. Conclusion Differences between the actual and prescribed tourniquet cuff pressure can highly depend on the BFR device employed. The selection of the BFR apparatus is thus important to delivering the prescribed tourniquet cuff pressure to allow for standardisation of the relative occlusion pressure between users.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,205 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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