Wavelet decomposition analysis is a clinically relevant strategy to evaluate cerebrovascular buffering of blood pressure after spinal cord injury
Notice bibliographique
Résumé
The capacity of the cerebrovasculature to buffer changes in blood pressure (BP) is crucial to prevent stroke, the incidence of which is three- to fourfold elevated after spinal cord injury (SCI). Disruption of descending sympathetic pathways within the spinal cord due to cervical SCI may result in impaired cerebrovascular buffering. Only linear analyses of cerebrovascular buffering of BP, such as transfer function, have been used in SCI research. This approach does not account for inherent nonlinearity and nonstationarity components of cerebrovascular regulation, often depends on perturbations of BP to increase the statistical power, and does not account for the influence of arterial CO2 tension. Here, we used a nonlinear and nonstationary analysis approach termed wavelet decomposition analysis (WDA), which recently identified novel sympathetic influences on cerebrovascular buffering of BP occurring in the ultra-low-frequency range (ULF; 0.02–0.03Hz). WDA does not require BP perturbations and can account for influences of CO2 tension. Supine resting beat-by-beat BP (Finometer), middle cerebral artery blood velocity (transcranial Doppler), and end-tidal CO2 tension were recorded in cervical SCI ( n = 14) and uninjured ( n = 16) individuals. WDA revealed that cerebral blood flow more closely follows changes in BP in the ULF range ( P = 0.0021, Cohen’s d = 0.89), which may be interpreted as an impairment in cerebrovascular buffering of BP. This persisted after accounting for CO2. Transfer function metrics were not different in the ULF range, but phase was reduced at 0.07–0.2 Hz ( P = 0.03, Cohen’s d = 0.31). Sympathetically mediated cerebrovascular buffering of BP is impaired after SCI, and WDA is a powerful strategy for evaluating cerebrovascular buffering in clinical populations.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».