Time scales of autonomic information flow in near-term fetal sheep
Notice bibliographique
Résumé
Autonomic information flow (AIF) characterizes fetal heart rate (FHR) variability (fHRV) in the time scale dependent complexity domain and discriminates sleep states [high voltage/low frequency (HV/LF) and low voltage/high frequency (LV/HF) electrocortical activity (ECoG)]. However, the physiologic relationship of AIF time scales to the underlying sympathetic and vagal rhythms is not known. Understanding this relationship will enhance the benefits derived from using fHRV to monitor fetal health non-invasively. We analyzed AIF measured as Kullback-Leibler entropy (KLE) in fetal sheep in late gestation as function of vagal and sympathetic modulation of fHRV, using atropine and propranolol, respectively (n = 6), and also analyzed changes in fHRV during sleep states (n = 12). Atropine blockade resulted in complexity decrease at 2.5 Hz compared to baseline HV/LF and LV/HF states and at 1.6 Hz compared to LV/HF. Propranolol blockade resulted in complexity increase in the 0.8-1 Hz range compared to LV/HF and in no changes when compared to HV/LF. During LV/HF state activity, fHRV complexity was lower at 2.5 Hz and higher at 0.15-0.19 Hz than during HV/LF. Our findings show that in mature fetuses near term vagal activity contributes to fHRV complexity on a wider range of time scales than sympathetic activity. Related to sleep, during LV/HF we found lower complexity at short-term time scale where complexity is also decreased due to vagal blockade. We conclude that vagal and sympathetic modulations of fHRV show sleep state-dependent and time scale-dependent complexity patterns captured by AIF analysis of fHRV. Specifically, we observed a vagally mediated and sleep state-dependent change in these patterns at a time scale around 2.5 Hz (0.2 s). A paradigm of state-dependent non-linear sympathovagal modulation of fHRV is discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».