Fundamental relationships between arterial baroreflex sensitivity and dynamic cerebral autoregulation in humans
Notice bibliographique
Résumé
The functional relationship between dynamic cerebral autoregulation (CA) and arterial baroreflex sensitivity (BRS) in humans is unknown. Given that adequate cerebral perfusion during normal physiological challenges requires the integrated control of CA and the arterial baroreflex, we hypothesized that between-individual variability in dynamic CA would be related to BRS in humans. We measured R-R interval, blood pressure, and cerebral blood flow velocity (transcranial Doppler) in 19 volunteers. BRS was estimated with the modified Oxford method (nitroprusside-phenylephrine injections) and spontaneous low-frequency (0.04-0.15) alpha-index. Dynamic CA was quantified using the rate of regulation (RoR) and autoregulatory index (ARI) derived from the thigh-cuff release technique and transfer function analysis of spontaneous oscillations in blood pressure and mean cerebral blood flow velocity. Results show that RoR and ARI were inversely related to nitroprusside BRS [R=-0.72, confidence interval (CI) -0.89 to -0.40, P=0.0005 vs. RoR; R=-0.69, CI -0.88 to -0.35, P=0.001 vs. ARI], phenylephrine BRS (R=-0.66, CI -0.86 to -0.29, P=0.0002 vs. RoR; R=-0.71, CI -0.89 to -0.38, P=0.0001 vs. ARI), and alpha-index (R=-0.70, CI -0.89 to -0.40, P=0.0008 vs. RoR; R=-0.62, CI -0.84 to -0.24, P=0.005 vs. ARI). Transfer function gain was positively related to nitroprusside BRS (R=0.62, CI 0.24-0.84, P=0.0042), phenylephrine BRS (R=0.52, CI 0.10-0.79, P=0.021), and alpha-index (R=0.69, CI 0.35-0.88, P=0.001). These findings indicate that individuals with an attenuated dynamic CA have greater BRS (and vice versa), suggesting the presence of possible compensatory interactions between blood pressure and mechanisms of cerebral blood flow control in humans. Such compensatory adjustments may account for the divergent changes in dynamic CA and BRS seen, for example, in chronic hypotension and spontaneous hypertension.
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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 | 0,001 |
| 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 ».