Does heart rate variability reflect the systemic inflammatory response in a fetal sheep model of lipopolysaccharide-induced sepsis?
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Fetal inflammatory response occurs during chorioamnionitis, a frequent and often subclinical inflammation associated with increased risk for brain injury and life-lasting neurologic deficits. No means of early detection exist. We hypothesized that systemic fetal inflammation without septic shock will be reflected in alterations of fetal heart rate (FHR) variability (fHRV) distinguishing baseline versus inflammatory response states. In chronically instrumented near-term fetal sheep (n = 24), we induced an inflammatory response with lipopolysaccharide (LPS) injected intravenously (n = 14). Ten additional fetuses served as controls. We measured fetal plasma inflammatory cytokine IL-6 at baseline, 1, 3, 6, 24 and 48 h. 44 fHRV measures were determined continuously every 5 min using continuous individualized multi-organ variability analysis (CIMVA). CIMVA creates an fHRV measures matrix across five signal-analytical domains, thus describing complementary properties of fHRV. Using principal component analysis (PCA), a widely used technique for dimensionality reduction, we derived and quantitatively compared the CIMVA fHRV PCA signatures of inflammatory response in LPS and control groups. In the LPS group, IL-6 peaked at 3 h. In parallel, PCA-derived fHRV composite measures revealed a significant difference between LPS and control group at different time points. For the LPS group, a sharp increase compared to baseline levels was observed between 3 h and 6 h, and then abating to baseline levels, thus tracking closely the IL-6 inflammatory profile. This pattern was not observed in the control group. We also show that a preselection of fHRV measures prior to the PCA can potentially increase the difference between LPS and control groups, as early as 1 h post LPS injection. We propose a fHRV composite measure that correlates well with levels of inflammation and tracks well its temporal profile. Our results highlight the potential role of HRV to study and monitor the inflammatory response non-invasively over time.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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.
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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 découle