以前の研究で、3要素のwindkesselは孤立心研究の負荷としてはほぼ完璧だが、全動脈コンプライアンスを正確に推定できないことが判明した。 この問題を克服するために、我々は特性インピーダンスと並列に慣性項を導入した。 7頭の犬において、上行大動脈圧は3要素ウインドケッセルよりも4要素ウインドケッセルを用いた方が大動脈流量からよく予測されることがわかりました。 3要素windkesselはareaと脈圧法から得た値と比較して全動脈コンプライアンスを過大評価した（P = 0.0047, paired t-test）のに対し、4要素windkesselのコンプライアンス推定値に差はなかった（P = 0.81）。 特性インピーダンスは、3要素法では過小評価されたが、4要素法では高周波数で平均化されたインピーダンス弾性率とわずかな差しかなかった（それぞれP = 0.0017と0.031）。 ヒトに適用した場合も、4要素Windkesselはこれらと同じ点でより正確であった。 全身動脈樹の分布モデルを用いて、慣性項はすべての局所的な慣性項の適切な総和から生じることを発見し、我々はこれを全動脈慣性項と呼ぶことにした。 4要素Windkesselは、そのすべての要素が血行力学的意味を持つため、全身樹の集中パラメータモデルとして、あるいは血管特性のパラメータ推定モデルとして3要素Windkesselより優れていると結論づけました。