Activity‐Responsive Pacing Produces Long‐Term Heart Rate Variability
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Long-term heart rate variability (HRV) measures, including the standard deviation of means of successive 5-minute epochs of R-R interval intervals (SDANN) and the power law slope (beta), are important prognostic measures, yet their physiologic basis is unknown. We tested the hypothesis that long-term HRV arises from physical activity in a randomized cross-over study in patients with rate-responsive pacemakers. METHODS AND RESULTS: Ten patients with complete heart block and dual-chamber pacemakers underwent 24-hour periods of ambulatory ECG in each of three pacing modes: atrially tracked, fixed-rate, and rate-responsive pacing. SDANN, ultra low frequency (ULF; frequencies <0.0033 Hz), and beta slope were calculated; and high-frequency power and root mean square of consecutive normal R-R intervals (rMSSD) were calculated as measures of short-term HRV, which have autonomic origins. Long-term HRV measures were similar with atrially tracked and rate-responsive pacing and were much greater than in fixed-rate pacing (SDANN P = 0.0001; ULF P = 0.0001; beta slope P = 0.0002). Short-term HRV measures were similarly low in fixed-rate and rate-responsive pacing (P = NS) and were significantly lower than with atrially tracked pacing (P = 0.0034). CONCLUSION: Rate-responsive pacing reproduces long-term, but not short-term, measures of HRV, suggesting that they may be markers of heart rate responses to patient activity.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».