Differences in heart rate variability between Asian and Caucasian children living in the same Canadian community
Notice bibliographique
Résumé
Heart rate variability (HRV) is an umbrella term for a variety of measures that assess autonomic influence on the heart. Reduced beat-to-beat variability is found in individuals with a variety of cardiac abnormalities. A reduced HRV positively correlates with obesity, poor aerobic fitness, and increasing age. Racial (black-white) differences are apparent in adults and adolescents. We aimed to evaluate (i) Asian-Caucasian differences in HRV and (ii) differences in HRV between girls and boys. Sixty-two children (30 male (15 Caucasian, 15 Asian) and 32 female (15 Caucasian, 17 Asians)) with a mean age of 10.3 +/- 0.6 y underwent 5 min resting HRV recording, fitness testing (Leger's 20 m shuttle), and self-assessed maturity. Outcome HRV measures were a ratio of low to high frequency power (LF:HF), standard deviation of R-R intervals (SDRR) and root mean square of successive R-R intervals (RMSSD). Data were compared between groups using analysis of covariance (ANCOVA). There were no race or sex differences for time domain variables, mean R-R, body mass index, or blood pressure. Compared with Caucasian children, Asian children displayed a higher adjusted (fitness, R-R interval) LF:HF ratio (72.9 +/- 59.4 vs. 120.6 +/- 85.3, p < 0.05). Girls demonstrated a higher adjusted LF:HF power than boys (117.2 +/- 85.1 vs. 76.6 +/- 62.4, p = < 0.05). In conclusion, Asian and Caucasian children display different frequency domain components of heart rate variability.
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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 | 0,001 | 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 ».