Relationship between Arousal Intensity and Heart Rate Response to Arousal
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVES: The visual appearance of cortical arousals varies considerably, from barely meeting scoring criteria to very intense arousals. Arousal from sleep is associated with an increase in heart rate (HR). Our objective was to quantify the intensity of arousals in an objective manner using the time and frequency characteristics of the electroencephalogram (EEG) and to determine whether HR response to arousal correlates with arousal intensity so determined. DESIGN: Post hoc analysis of 20 preexisting polysomnography (PSG) files. SETTING: Research and Development Laboratory (YRT Limited). PARTICIPANTS: N/A. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND RESULTS: Arousals were scored using the American Academy of Sleep Medicine criteria. The EEG signals' time and frequency characteristics were determined using wavelet analysis. An automatic algorithm was developed to scale arousal intensity based on the change in wavelet features and data from a training set obtained from 271 arousals visually scaled between zero and nine (most intense). There were 2,695 arousals in 20 PSGs that were scaled. HR response (ΔHR) was defined as the difference between the highest HR in the interval [arousal-onset to (arousal-end +8 sec)] and the highest HR between 2 and 12 sec preceding arousal onset. There was a strong correlation between arousal scale and ΔHR within each subject (average r: 0.95 ± 0.04). The slope of the relationship varied among subjects (0.7-2.4 min(-1)/unit scale). CONCLUSIONS: Arousal intensity, quantified by wavelet transform, is strongly associated with arousal-related tachycardia, and the gain of the relationship varies among subjects. Quantifying arousal intensity in PSGs provides additional information that may be clinically relevant.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 découle