Relationship between blood pressure and cerebral blood flow during supine cycling: influence of aging
Notice bibliographique
Résumé
The cerebral pressure-flow relationship can be quantified as a high-pass filter, where slow oscillations are buffered (<0.20 Hz) and faster oscillations are passed through relatively unimpeded. During moderate intensity exercise, previous studies have reported paradoxical transfer function analysis (TFA) findings (altered phase or intact gain). This study aimed to determine whether these previous findings accurately represent this relationship. Both younger (20-30 yr; n = 10) and older (62-72 yr; n = 9) adults were examined. To enhance the signal-to-noise ratio, large oscillations in blood pressure (via oscillatory lower body negative pressure; OLBNP) were induced during steady-state moderate intensity supine exercise (∼45-50% of heart rate reserve). Beat-to-beat blood pressure, cerebral blood velocity, and end-tidal Pco2 were monitored. Very low frequency (0.02-0.07 Hz) and low frequency (0.07-0.20 Hz) range spontaneous data were quantified. Driven OLBNP point estimates were sampled at 0.05 and 0.10 Hz. The OLBNP maneuvers augmented coherence to >0.97 at 0.05 Hz and >0.98 at 0.10 Hz in both age groups. The OLBNP protocol conclusively revealed the cerebrovascular system functions as a high-pass filter during exercise throughout aging. It was also discovered that the older adults had elevations (+71%) in normalized gain (+0.46 ± 0.36%/%: 0.05 Hz) and reductions (-34%) in phase (-0.24 ± 0.22 radian: 0.10 Hz). There were also age-related phase differences between resting and exercise conditions. It is speculated that these age-related changes in the TFA metrics are mediated by alterations in vasoactive factors, sympathetic tone, or the mechanical buffering of the compliance vessels.
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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) | 0,000 | 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 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 ».