Cardiac autonomic function during hypothermia and its measurement repeatability
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the effect of mild hypothermia (a 0.5 °C decrease in rectal temperature) on heart rate variability (HRV), with the identical hypothermia protocol performed twice and compared using intraclass correlation coefficient (r) analysis to study the repeatability. Twelve healthy males each completed 1 neutral (23 °C) and 2 cold (0 °C) trials. In the neutral trial, participants sat quietly for 30 min. In the cold trials, baseline data were obtained from a 5-min sample following 30 min of quiet sitting at 23 °C, followed by passive exposure to 0 °C; hypothermic measures were taken from a 5-min period immediately prior to rectal temperature decreasing by 0.5 °C. HRV was obtained from a 3-lead electrocardiogram. There were no differences (all p > 0.05) in baseline measures between the neutral and the 2 cold trials, suggesting no precooling anxiety related to the cold trials. Heart rate, together with HRV measures (i.e., root mean square difference of successive normal RR intervals, triangular interpolation of NN interval histogram, low-frequency oscillations (LF), and high-frequency oscillations (HF)), increased (all p < 0.05) with mild hypothermia and showed excellent reliability between the 2 cold trials (all r ≥ 0.81). In contrast, the LF/HF ratio decreased (p < 0.05) and had only fair reliability between the 2 cold trials (r = 0.551). In general, hypothermia led to increases in heart rate, together with most measures of HRV. Although it was counterintuitive that both sympathetic and vagal influences would increase simultaneously, these changes likely reflected increased stress from whole-body cooling, together with marked cardiovascular strain and sympathetic nervous system activity from shivering to defend core body temperature. An important methodological consideration for future studies is the consistent and repeatable HRV responses to hypothermia.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».