Methodological comparison of active- and passive-driven oscillations in blood pressure; implications for the assessment of cerebral pressure-flow relationships
Notice bibliographique
Résumé
We examined the between-day reproducibility of active (squat-stand maneuvers)- and passive [oscillatory lower-body negative pressure (OLBNP) maneuvers]-driven oscillations in blood pressure. These relationships were examined in both younger (n = 10; 25 ± 3 yr) and older (n = 9; 66 ± 4 yr) adults. Each testing protocol incorporated rest (5 min), followed by driven maneuvers at 0.05 (5 min) and 0.10 (5 min) Hz to increase blood-pressure variability and improve assessment of the pressure-flow dynamics using linear transfer function analysis. Beat-to-beat blood pressure, middle cerebral artery velocity, and end-tidal partial pressure of CO2 were monitored. The pressure-flow relationship was quantified in the very low (0.02-0.07 Hz) and low (0.07-0.20 Hz) frequencies (LF; spontaneous data) and at 0.05 and 0.10 Hz (driven maneuvers point estimates). Although there were no between-age differences, very few spontaneous and OLBNP transfer function metrics met the criteria for acceptable reproducibility, as reflected in a between-day, within-subject coefficient of variation (CoV) of <20%. Combined CoV data consist of LF coherence (15.1 ± 12.2%), LF gain (15.1 ± 12.2%), and LF normalized gain (18.5 ± 10.9%); OLBNP data consist of 0.05 (12.1 ± 15.%) and 0.10 (4.7 ± 7.8%) Hz coherence. In contrast, the squat-stand maneuvers revealed that all metrics (coherence: 0.6 ± 0.5 and 0.3 ± 0.5%; gain: 17.4 ± 12.3 and 12.7 ± 11.0%; normalized gain: 16.7 ± 10.9 and 15.7 ± 11.0%; and phase: 11.6 ± 10.2 and 17.3 ± 10.8%) at 0.05 and 0.10 Hz, respectively, were considered biologically acceptable for reproducibility. These findings have important implications for the reliable assessment and interpretation of cerebral pressure-flow dynamics in humans.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».