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Enregistrement W2138473125 · doi:10.1111/j.1542-474x.2010.00358.x

Influence of Age on Linear and Nonlinear Measures of Autonomic Cardiovascular Modulation

2010· article· en· W2138473125 sur OpenAlexaff
Michael Karl Boettger, Steffen Schulz, Sandy Berger, Manuel E. Tancer, Vikram K. Yeragani, Andreas Voss, Karl‐Jürgen Bär

Notice bibliographique

RevueAnnals of Noninvasive Electrocardiology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineModulation (music)CardiologyAutonomic nervous systemEndocrinologyHeart rateBlood pressureAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Age has been identified as an independent risk factor for cardiovascular diseases. In addition, autonomic imbalance toward sympathetic preponderance has been shown to facilitate the occurrence of heart disease. Here, we aimed to assess autonomic modulation of cardiovascular parameters during normal ageing applying well-established linear and novel nonlinear parameters. METHODS: Linear and nonlinear measures of heart rate variability and complexity as well as measures of QT interval variability and baroreflex sensitivity were obtained from a total of 131 healthy, medication-free participants from a continuous age range between 20 and 90 years, who were allocated to three different age groups. RESULTS: Heart rate variability and complexity significantly decreased with age, while regularity of heart rate time series increased. In addition, QT interval variability linearly increased with age, while baroreflex sensitivity showed a pronounced decrease. Overall, concerning effects of ageing, linear and nonlinear parameters showed equal differentiation between groups. CONCLUSION: These data indicate a shift of autonomic balance toward sympathetic predominance in higher age groups, limiting the reactiveness of the cardiovascular system to adjust to different demands and increasing the risk for developing tachyarrhythmias.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations61
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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