Effects of aging and coronary artery disease on sympathetic neural recruitment strategies during end-inspiratory and end-expiratory apnea
Notice bibliographique
Résumé
In response to acute physiological stress, the sympathetic nervous system modifies neural outflow through increased firing frequency of lower-threshold axons, recruitment of latent subpopulations of higher-threshold axons, and/or acute modifications of synaptic delays. Aging and coronary artery disease (CAD) often modify efferent muscle sympathetic nerve activity (MSNA). Therefore, we investigated whether CAD (n = 14; 61 ± 10 yr) and/or healthy aging without CAD (OH; n = 14; 59 ± 9 yr) modified these recruitment strategies that normally are observed in young healthy (YH; n = 14; 25 ± 3 yr) individuals. MSNA (microneurography) was measured at baseline and during maximal voluntary end-inspiratory (EI) and end-expiratory (EE) apneas. Action potential (AP) patterns were studied using a novel AP analysis technique. AP frequency increased in all groups during both EI- and EE-apnea (all P < 0.05). The mean AP content per integrated burst increased during EI- and EE-apnea in YH (EI: Δ6 ± 4 APs/burst; EE: Δ10 ± 6 APs/burst; both P < 0.01) and OH (EI: Δ3 ± 3 APs/burst; EE: Δ4 ± 5 APs/burst; both P < 0.01), but not in CAD (EI: Δ1 ± 3 APs/burst; EE: Δ2 ± 3 APs/burst; both P = NS). When APs were binned into "clusters" according to peak-to-peak amplitude, total clusters increased during EI- and EE-apnea in YH (EI: Δ5 ± 2; EE: Δ6 ± 4; both P < 0.01), during EI-apnea only in OH (EI: Δ1 ± 2; P < 0.01; EE: Δ1 ± 2; P = NS), and neither apnea in CAD (EI: Δ -2 ± 2; EE: Δ -1 ± 2; both P = NS). In all groups, the AP cluster size-latency profile was shifted downwards for every corresponding cluster during EI- and EE-apnea (all P < 0.01). As such, inherent dysregulation exists within the central features of apnea-related sympathetic outflow in aging and CAD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».