Effects of exercise and passive head-up tilt on fractal and complexity properties of heart rate dynamics
Notice bibliographique
Résumé
tk;1Passive head-up tilt and exercise result in specific changes in the spectral characteristics of heart rate (HR) variability as a result of reduced vagal and enhanced sympathetic outflow. Recently analytic methods based on nonlinear system theory have been developed to characterize the nonlinear features in HR dynamics. This study was designed to assess the changes in the fractal and complexity measures of HR behavior during the passive head-up tilt and during exercise. Fractal exponent (alpha(1)) and approximate entropy (ApEn), measures of short-term correlation properties and overall complexity of HR, respectively, along with spectral components of HR variability were analyzed during a passive head-up tilt test (n = 10) and a low-intensity steady-state exercise (n = 20) in healthy subjects. We observed that alpha(1) increased during the tilt test (from 0.85 +/- 0.22 to 1.48 +/- 0.20; P < 0.001) and during the exercise (from 1.00 +/- 0.22 to 1.37 +/- 0. 14; P < 0.001). ApEn also increased during the exercise (from 1.04 +/- 0.11 to 1. 11 +/- 0.08; P < 0.05), but it did not change during the tilt test. The normalized high-frequency spectral component decreased and the low-frequency component increased similarly during both the exercise and the tilt test (P < 0.001 for all). Exercise and passive tilt result in an increase of short-term fractal correlation properties of HR dynamics, which is related to changes in the balance between the low- and high-frequency oscillations in controlled situations. Overall complexity of HR dynamics increases during exercise but not during passive tilt.
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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 ».