Relationship between Arousal Intensity and Heart Rate Response to Arousal
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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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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) | 0,002 | 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 ».