Short-term variability of blood pressure: effects of lower-body negative pressure and long-duration bed rest
Notice bibliographique
Résumé
Mild lower-body negative pressure (LBNP) has been utilized to selectively unload cardiopulmonary baroreceptors, but there is evidence that arterial baroreceptors can be transiently unloaded after the onset of mild LBNP. In this paper, a black box mathematical model for the prediction of diastolic blood pressure (DBP) variability from multiple inputs (systolic blood pressure, R-R interval duration, and central venous pressure) was applied to interpret the dynamics of blood pressure maintenance under the challenge of LBNP and in long-duration, head-down bed rest (HDBR). Hemodynamic recordings from seven participants in the WISE (Women's International Space Simulation for Exploration) Study collected during an experiment of incremental LBNP (-10 mmHg, -20 mmHg, -30 mmHg) were analyzed before and on day 50 of a 60-day-long HDBR campaign. Autoregressive spectral analysis focused on low-frequency (LF, ~0.1 Hz) oscillations of DBP, which are related to fluctuations in vascular resistance due to sympathetic and baroreflex regulation of vasomotor tone. The arterial baroreflex-related component explained 49 ± 13% of LF variability of DBP in spontaneous conditions, and 89 ± 9% (P < 0.05) on day 50 of HDBR, while the cardiopulmonary baroreflex component explained 17 ± 9% and 12 ± 4%, respectively. The arterial baroreflex-related variability was significantly increased in bed rest also for LBNP equal to -20 and -30 mmHg. The proposed technique provided a model interpretation of the proportional effect of arterial baroreflex vs. cardiopulmonary baroreflex-mediated components of blood pressure control and showed that arterial baroreflex was the main player in the mediation of DBP variability. Data during bed rest suggested that cardiopulmonary baroreflex-related effects are blunted and that blood pressure maintenance in the presence of an orthostatic stimulus relies mostly on arterial control.
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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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».