Pharmacological assessment of the contribution of the arterial baroreflex to sympathetic discharge patterns in healthy humans
Notice bibliographique
Résumé
, n = 9) infusion. BP decreased and HR and integrated MSNA increased with NTP ( P < 0.01). AP incidence (326 ± 66 to 579 ± 129 APs/100 heartbeats) and AP content per integrated burst (8 ± 1 to 11 ± 2 APs/burst) increased with NTP ( P < 0.05). The firing probability of low-threshold axons increased with NTP, and recruitment of high-threshold axons was observed (22 ± 3 to 24 ± 3 max cluster number, 9 ± 1 to 11 ± 1 clusters/burst; P < 0.05). BP increased and HR and integrated MSNA decreased with PE ( P < 0.05). PE decreased AP incidence (406 ± 128 to 166 ± 42 APs/100 heartbeats) and resulted in fewer unique clusters (15 ± 2 to 9 ± 1 max cluster number, P < 0.05); components of an integrated burst (APs or clusters per burst) were not altered ( P > 0.05). These data support a hierarchical pattern of sympathetic neural activation during manipulation of baroreceptor afferent activity, with rate coding of active neurons playing the predominant role and recruitment/derecruitment of higher-threshold units occurring with steady-state hypotensive stress. NEW & NOTEWORTHY To study how changes in baroreceptor afferent activity affect patterns of sympathetic neural activation, we manipulated arterial blood pressure with intravenous nitroprusside and phenylephrine and measured sympathetic outflow with wavelet-based methodology. Baroreflex unloading increased sympathetic activity by increasing firing probability of low-threshold axons (rate coding) and recruiting new populations of high-threshold axons. Baroreflex loading decreased sympathetic activity by decreasing the firing probability of larger axons (derecruitment); however, the components of an integrated burst were unaffected.
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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 | 0,000 |
| 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 ».