Heart Rate Variability Measurement in Diabetic Neuropathy: Review of Methods
Notice bibliographique
Résumé
Heart rate variability (HRV) is an important tool to analyze the autonomic function. It therefore has a special interest for early detection and ensuing treatment of autonomic neuropathy in diabetic patients. The aim of this work is to present a brief historical review of HRV, as well as a technical review of the most common methods to measure it. In this work is presented a system that performs three measurements of HRV. An overview of methodologies developed to quantify HRV is presented; this technical review covers the most common time and frequency domain techniques, for short and long periods of time, with comments about clinical utility of these tests. A system performing three standard tests of HRV, Anscore Health Management System, is presented. This system performs metronomic breathing (MT), the Valsalva Test (VT), and the Stand Test (ST). A normal range study with 212 healthy subjects in three centers (ages 20–80 years, with even age distribution, and even male and female distribution) was conducted. A subset of 45 subjects from the total number of subjects was selected for the reproducibility study, consisting of three measurements of each test. The normal range study showed a decrease in all the ratios with age and, for the Valsalva test, a difference among genders; 5th percentiles were calculated. The reproducibility study results, expressed as mean CV%, were 4.30% for the MT, 6.26% for the VT, and 6.66% for the ST. HRV is the most reliable measurement of autonomic function; when controlled maneuvers like MT, VT, and ST are performed, high reproducibility is obtained, with results comparable to that observed for nerve conduction studies. Such reproducibility makes autonomic function testing more feasible as a test component in multicenter studies of different neurological disorders.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».