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Enregistrement W976524253 · doi:10.1096/fasebj.23.1_supplement.611.5

Vestibular effects on relative arterial blood flow to and venous return from the limbs during postural changes of conscious felines

2009· article· en· W976524253 sur OpenAlexaff
Kevin J Yavorcik, Monica Erwin, Sunil P Misra, L. A. Cotter, Derek A Reighard, Timothy D. Wilson, Stephen P. Cass, Bill J. Yates

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVestibular and auditory disorders
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVestibular systemBlood flowVasoconstrictionFemoral veinFemoral arteryVenous bloodVenous return curveAnesthesiaAnatomyCardiologyHemodynamicsInternal medicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prior studies showed that vestibular signals influence cardiovascular regulation by eliciting vasoconstriction in the dependent limbs during postural changes. These findings led to the hypothesis that loss of vestibular inputs would exacerbate blood pooling in the body regions below the heart during alterations of body position. We tested this hypothesis by comparing blood flow measured using transit‐time ultrasound technology from the femoral vein and artery in conscious cats subjected to head‐up tilt (HUT) at amplitudes up to 60°. Responses were recorded before and after bilateral ablation of vestibular afferents. Before vestibular lesions, blood flow decreased 24‐35% in the femoral artery by ≈9 sec following 60° HUT, presumably due to vasoconstriction, while venous blood flow decreased 55‐65%. After lesions, arterial blood flow dropped only 0‐14% at the time maximal vasoconstriction previously occurred, while venous blood flow decreased 57‐87%. The alterations were shown to be significant by ANOVA (P<0.05). Because vestibular lesions resulted in more blood flow to the leg in the femoral artery and less venous return in the femoral vein, we concluded that the lesions resulted in hindlimb blood pooling during HUT.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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