Nonlinear properties of vagal and sympathetic modulations of heart rate variability in ovine fetus near term
Notice bibliographique
Résumé
Fetal heart rate (FHR) monitoring is commonly used although clinical studies questioned its diagnostic value. Sophisticated FHR variability (fHRV) measures such as fHRV complexity may improve the sensitivity and specificity of FHR monitoring. A more detailed understanding of the physiology underlying fHRV complexity is essential to harness its use for monitoring fetal health. To examine the specific effects of vagal and sympathetic modulations on fHRV complexity, we blocked vagal activity with atropine and sympathetic activity with propranolol in near-term fetal sheep (n = 7, 0.85 gestation). Under these conditions, we analyzed the linear and nonlinear parts of fHRV complexity from autonomic information flow. Overall fHRV complexity decreased with both drugs compared with nonrapid eye movement sleep baseline (P < 0.05). With atropine, this was because of a decrease of the linear part of fHRV complexity on the long-term time scale (P < 0.05), suggesting that vagal modulation of fHRV is adequately described by linear fHRV measures. With propranolol, the nonlinear part of fHRV complexity decreased on the short-term time scale (P < 0.05), suggesting that sympathetic influences on fHRV can be detected by the nonlinear part of fHRV complexity. Thus the complex interplay of vagal and sympathetic modulations of fHRV is reflected differently and specifically in the linear and nonlinear properties of fHRV complexity, and on different time scales. Analysis of linear and nonlinear properties of fHRV may improve sensitivity and specificity of FHR monitoring.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».