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Enregistrement W2914116542 · doi:10.1161/circ.133.suppl_1.p041

Abstract P041: Impaired Autonomic Control of Heart Rate at Rest and Slower Post-exercise Heart Rate Kinetics in Children with Congenital Heart Defects

2016· article· en· W2914116542 sur OpenAlexaff
Elizabeth Hogeweide, Stephanie Fusnik, Josie T.J. Fries, Mark J. Haykowsky, Michael K. Stickland, Shonah Runalls, Ashok Kakadekar, Scott Pharis, Charissa Pockett, Marta Erlandson, Corey R. Tomczak

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineCardiologyTricuspid atresiaHeart rateTetralogy of FallotGreat arteriesDouble outlet right ventricleSupine positionPulmonary atresiaCoarctation of the aortaHeart rate variabilityVentricleCardiomyopathyHeart diseaseHeart failureAortaBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: A slow recovery in heart rate (HR) following exercise is due to autonomic dysfunction and is associated with increased cardiovascular event risk. Children with congenital heart defects (CHD) display autonomic dysfunction as shown by a reduction in HR variability (HRV). Whether children with CHD have impairment in post-exercise HR recovery is unknown. Hypothesis: We tested the hypothesis that children with CHD would have reduced HRV at rest and slower HR recovery kinetics following 6-minute walk testing (6MWT) compared to healthy controls. Methods: Twenty-five children with CHD (11±2 years; males=14; females=11) and 21 age- and sex-matched controls (11±3 years; males=10; females=11) were studied. CHD diagnoses included Tetralogy of Fallot (n=7), pulmonary or aortic stenosis (n=3), hypoplastic left or right heart syndrome (n=5), Ebstien’s anomaly (n=1), atrial or ventricular septal defect (n=3), transposition of the great arteries (n=1), double inlet left ventricle (n=1), tricuspid atresia (n=1), coarctation of the aorta (n=2), single ventricle (n=1), and dilated cardiomyopathy (n=1). HRV was determined following 10 min supine rest using a 5 min surface ECG recorded epoch. Post-exercise HR kinetics were determined over a 4-min period following the 6MWT using telemetry-based HR. Mono-exponential modeling was used to derive a HR recovery time constant, tau (time to reach 63% change). Analyses were completed using unpaired t -tests with P < 0.05 being significant. Data are mean ± SD. Results: Children with CHD had a lower 6MWT distance (513±75 vs. 599±81 m; P < 0.001) and lower average exercise HR (122±15 vs. 139±18 beats/min; P = 0.001) compared to controls. Time domain HRV parameters revealed a reduction in the standard deviation of normal R-R intervals (55.9±40.4 vs. 92.1±24.5 ms), the root mean square of successive R-R interval differences (57.4±53.0 vs. 101.1±40.0 ms), and the percentage of consecutive normal R-R intervals that differ by more than 50 ms (24.6±28.7 vs. 53.2±14.0 %) in children with CHD vs. controls, respectively (all P < 0.01). Power spectral HRV analyses revealed no difference in low frequency (LF) power (30±16 vs. 25±16 %; P > 0.05), but significant differences in high frequency (HF) power (34±19 vs. 49±14 %) and the LF/HF ratio (1.4±1.5 vs. 0.6±0.3 %) in children with CHD vs. controls, respectively (all P < 0.05). Post-exercise HR kinetics were slower in children with CHD (tau = 34±15 s) compared to controls (tau = 24±8 s; P = 0.01), indicating a longer recovery time for HR. Conclusions: Children with CHD have autonomic dysfunction as measured by a reduction in HRV and greater LF/HF ratio. Slower HR kinetics in children with CHD may be due to a reduction in parasympathetic activation during the post-exercise recovery period. Our findings suggest that autonomic dysfunction in children with CHD functionally alters HR control during or immediately following exercise.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
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