Evaluation of Cardiovascular Stress Reaction Using HPCD Method on a Beat-by-beat Basis
Notice bibliographique
Résumé
In order to establish a bionic model/system in cardiovascular fields, comprehension of hemodynamics is important. In this study, a novel beat-by-beat hemodynamic system evaluation method named “beat-by-beat HPCD method” is proposed and evaluated. Gregg’s theoretically driven model of hemodynamics which was called “HPCD method” is improved by using non-invasive and beat-by-beat cardiovascular measurement of mean blood pressure and cardiac output. Continuous beat-by-beat measurements of MBP and CO were done on three healthy male subjects during three hours. In the measurement, a five minutes cold pressor test was executed in each subject and also each subject did exercise using a bicycle ergometer in five minutes and walked during 15 minutes. Measured beat-by-beat MBP and CO can derive beat-by-beat HP (hemodynamic profile) and CO (compensation deficit). Then, beat-by-beat changes clearly observed from plots on HP axis and CD axis plane. More vascular response can be observed on cold pressor and more myocardial response can be observed on ergometer exercise. During walking period, the response is intermediate between cold pressor and ergometer exercise. Finally, the proposed method can be considered as applicable to evaluate cardiovascular bionic system especially on evaluation of a person being subjected to stress. Keywords: hemodynamics; stress; cardiovascular system; hemodynamic profile and compensation deficit model
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».