Assessing Heart Rate Variability As a Surrogate Measure of Cardiac Autonomic Function in Chronic Traumatic Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
Background: Although cardiac autonomic dysfunction is a contributing factor for cardiovascular disease development in individuals with a spinal cord injury (SCI), it remains poorly understood. Heart rate variability (HRV) analysis has the potential to non-invasively assess the cardiac autonomic nervous system. The study objectives are (a) to determine if there are differences in HRV measures across neurological level of impairment (NLI) and American Spinal Cord Injury Association Impairment Scale (AIS) subgroups, and (b) to determine if there is a relationship between HRV frequency measures (low frequency [LF] and high frequency [HF]) at rest. Methods: We conducted a secondary data analysis of a primary data set from a published cross-sectional study of electrocardiogram recordings of 56 subjects (44 men and 12 women, mean age ± SD = 46.75 ± 12.44 years) with a chronic traumatic SCI (C1-T12, AIS A-D, ≥2 years post injury). HRV was analyzed using time and frequency domain measures. Results: There were no significant HRV differences across NLI and AIS subgroups. The LF and HF indices were positively correlated in the entire sample (r = 0.708, p < .0001) and among impairment subgroups. Conclusion: No differences were observed in the HRV time and frequency measures when compared across NLI and AIS subgroups. The results were considered inconclusive, since possible explanations include inadequate sample size as well as other physiological considerations. A positive correlation was found between LF and HF when assessed at rest. The relationship between LF and HF may not necessarily represent a rebalanced autonomic nervous system, but it does question the utility of solely measuring LF:HF at rest in persons with chronic SCI.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».