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Enregistrement W2315553167 · doi:10.1177/0003319712461932

Heart Rate Variability Exhibits Complication-Dependent Changes Postsurgery

2012· article· en· W2315553167 sur OpenAlexaff
Patrick Scheffler, Salvatore Muccio, Giordano Egiziano, Robert J. Doonan, Alice Yu, Franco Carli, Stella S. Daskalopoulou

Notice bibliographique

RevueAngiology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHeart rate variabilityPerioperativeArterial stiffnessComplicationCardiologyInternal medicineSurgical stressSurgeryC-reactive proteinDownregulation and upregulationInflammationHeart rateBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

"Surgical stress response" is tissue damage postsurgery, leading to a systemic response (inflammation, sympathetic upregulation, and release of vasoactive chemicals), which is typically measured by C-reactive protein (CRP). We assessed arterial stiffness and heart rate variability (HRV)-additional parameters reflecting autonomic and vascular functions-in this response and their potential associations with postoperative complications. In 47 participants undergoing abdominal surgery, CRP, arterial stiffness, and HRV were measured pre- and postoperatively (days 1 and 2). C-reactive protein was significantly higher postoperatively in participants experiencing complications but not preoperatively. Compared to participants without complications, those with complications had increased HRV and pnn50 (time domain) and tendency toward increasing low-frequency/high-frequency ratio (frequency domain) on postoperative day 2. Therefore, time and frequency domain HRV parameters show perioperative changes in relation to complication development. These findings suggest the applicability of this noninvasive technology to a variety of abdominal operations. Larger studies need to confirm these findings.

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)0,002
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations20
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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