Heart Rate Variability Modulation Produced by a Chiropractic Lumbar Adjustment
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study was to examine the heart rate variability (HRV) in the presence or the absence of pain in the lower back (L5), while receiving chiropractic care. METHODS: A total of 53 healthy subjects were randomly assigned to a control, 2 treatment or 2 sham groups (n = 10 per group). Subjects underwent an eight-minute acclimatizing period. The HRV tachygram (RR interval) data were recorded directly into a Suunto watch (model T6). We analyzed the five minute pre-treatment and post treatments intervals. The spectral analysis of the tachygram was performed with the Kubios Software (University of Kuopio, Finland). RESULTS: The HF component (0.15-0.40 Hz) in the pain-free group decreased significantly (p<0.05) from (Pre-treatment) 29.26 ± 17.16 Hz to (Post-treatment) 24.95 ± 19.73 Hz, and in the pain group increased significantly from 22.84 ± 16.7 Hz to 23.64 ± 19.44 Hz. The Mean R-R intervals in the pain-free grouping increased significantly from 822.32 ± 127.29 ms to 830.25 ± 127.82 ms and finally the VLF (0.0-0.04 Hz) of the pain grouping increased significantly from 46.71 ± 23.36 Hz to 49.43 ± 22.55 Hz. CONCLUSIONS: We found that pain is a factor in the directional change of the HF component of the HRV.
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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) | 0,002 | 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 ».