Circadian Patterns of Heart Rate Turbulence, Heart Rate Variability and Their Relationship
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Heart rate variability (HRV) is an established tool for studying cardiac autonomic activity over time, while heart rate turbulence (HRT) is a recent method used to assess autonomic dysfunction. However, there are different autonomic tones at different times of a day. This study aimed to examine the effect of circadian change of autonomic tone on heart rate turbulence and variability, and determine any relationship between them based on circadian variations. METHODS: Twenty-four-hour Holter recordings from 35 subjects with structurally normal heart were done, and HRV and HRT parameters of turbulence onset (TO) and turbulence slope (TS) were calculated. The 24-hour circadian patterns of these parameters and correlation analysis between them were performed. RESULTS: There were conspicuous diurnal oscillations in TS and HRV parameters, with less prominent variation in TO. TS and high frequency power (HF) shared the similar oscillation patterns in a day. Comparing HRT and HRV based on circadian variation, TS showed positive correlations with HF and low frequency power (LF) to a reasonable degree, while there was an inverse correlation between TS and LF/HF. CONCLUSIONS: Circadian change of TS values throughout the day is more prominent than TO. It also presents as an autonomic activity more than TO. The relationships between HRV and HRT persist independently on the time of a day.
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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 | 0,002 |
| 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 ».