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Enregistrement W2280515457 · doi:10.1096/fasebj.22.1_supplement.737.27

Cardio‐postural interactions and aging

2008· article· en· W2280515457 sur OpenAlexafffund
Andrew P. Blaber, Clint Landrock, Philippe A. Souvestre

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Syncope and Autonomic Disorders
Établissements canadiensProvidence Health CareSimon Fraser University
Organismes subventionnairesSimon Fraser University
Mots-clésBlood pressureBaroreflexSittingMedicineCardiologyHeart ratePhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Until recently cardiovascular and postural reflexes have been looked at as independent control systems. In this study we propose an interaction between these two systems, particularly in relation to the maintenance of venous return through skeletal muscle pump in conditions of impaired vascular control or increased venous pooling. We investigated this “cardio‐postural” interaction with aging. Methods: Healthy elderly and young subjects were tested in a sit to stand test. Mediolateral centre of pressure (COP) trajectory, as well as non‐invasive heart rate and blood pressure data were collected in two test conditions (eyes open or eyes closed) in randomized order. Data was collected in over a 10 minute period in two equal phases (sitting followed by standing). A power spectral density analysis was performed for mediolateral sway and BP for each subject. Results: Postural sway power was higher in elderly subjects with distinctive low frequency peaks (<0.1 Hz) that matched peaks found in blood pressure. Both COP and BP data had variation in the higher frequency range (0.15–0.25 Hz) that corresponded to respiration. The observed increase, with age, in postural sway in a region corresponding to low frequency blood pressure variation may represent an increase in skeletal muscle pump activity to maintain blood pressure in the elderly due to a reduction in baroreflex with age. Funded by Simon Fraser University .

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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