Heart rate variability and functional outcome in ischemic stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Heart rate variability (HRV) as a measure of autonomic function might provide prognostic information in ischemic stroke. However, numerous difficulties are associated with HRV parameters assessment and interpretation, especially in short-term ECG recordings. For better understanding of derived HRV data and to avoid methodological bias we simultaneously recorded and analyzed heart rate, blood pressure and respiratory rate. METHODS: Seventy-five ischemic stroke patients underwent short-term ECG recordings. Linear and nonlinear parameters of HRV as well as beat-to-beat blood pressure and respiratory rate were assessed and compared in patients with different functional neurological outcomes at 7th and 90th days. RESULTS: Values of Approximate, Sample and Fuzzy Entropy were significantly lower in patients with poor early neurological outcome. Patients with poor 90-day outcome had higher percentage of high frequency spectrum and normalized high frequency power, lower normalized low frequency power and lower low frequency/high frequency ratio. Low frequency/high frequency ratio correlated negatively with scores in the National Institutes of Health Stroke Scale and modified Rankin Scale (mRS) at the 7th and mRS at the 90th days. Mean RR interval, values of blood pressure as well as blood pressure variability did not differ between groups with good and poor outcomes. Respiratory frequency was significantly correlated with the functional neurological outcome at 7th and 90th days. CONCLUSION: While HRV assessed by linear methods seems to have long-term prognostic value, complexity measures of HRV reflect the impact of the neurological state on distinct, temporary properties of heart rate dynamic. Respiratory rate during the first days of the stroke is associated with early and long-term neurological outcome and should be further investigated as a potential risk factor.
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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 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 ».