Re‐Examining the Measurement of Sympathetic Baroreflex Sensitivity at Rest and During Stress
Notice bibliographique
Résumé
The sympathetic arterial baroreflex regulates blood pressure through negative feedback changes in vasoconstrictor muscle sympathetic nerve activity (MSNA). Spontaneous sympathetic baroreflex sensitivity (BRS) is quantified using a weighted linear regression relating absolute diastolic blood pressure (DBP) with occurrence (burst incidence [BI]) or strength (burst amplitude [BA]) of a multi‐unit MSNA burst. Such as assessment generally produces strong negative linear relationships between DBP and MSNA at rest, but are often weakened or absent during sympathoexcitatory stimuli, such as exercise or mental stress. We hypothesized that sympathetic BRS would be better represented during stress by using the change in DBP between two subsequent cardiac cycles (DBP change) rather than the absolute DBP value (absolute DBP). We retrospectively examined 64 participants whom underwent continuous recordings of heart (ECG), blood pressure (Finometer), and MSNA (microneurography). Each participant completed a 2–5 min resting baseline followed by one or more of the following protocols: rhythmic handgrip (RHG; n=24; 3 min at 40% maximal voluntary contraction [MVC]), static handgrip (SHG; n=16; 2 min at 30% MVC), mental stress (MS; n=28; 2 min serial subtraction). At rest, we observed a similar number of strong negative linear relationships (r>0.6) with BI (52/64 vs. 59/64, p=0.12) and BA (41/64 vs. 49/64, p=0.18) using the absolute and change methods. In participants possessing strong relationships across both methods (BI: n=49; BA: n=32), we observed differences in sympathetic BRS of BI (−4.7±1.8 bursts/100 heartbeats/mmHg vs. −5.4±2.0 bursts/100 heartbeats/ΔmmHg, p=0.03) and BA (−2.9±1.0 AU/mmHg vs. −2.5±1.3 AU/ΔmmHg, p=0.06), and modest correlations between methods for BRS of BI (r=0.32) and for BRS of BA (r=0.42). During stress, the absolute and change methods yielded a similar proportion of strong negative linear relationships with BI during RHG (6/24 vs. 10/24, p=0.36), but a higher number using the DBP change method during SHG (7/16 vs. 15/16, p=0.006) and MS (16/28 vs. 24/28, p=0.04). Similarly, the change method identified a greater proportion of strong negative linear relationships with BA during RHG (0/24 vs. 12/24, p<0.001), SHG (0/16 vs. 14/16, p<0.001), and MS (9/28 vs. 20/28, p=0.007). The DBP change method more consistently identified strong negative linear relationships with MSNA BI and BA. The modest relationships between methods at rest may highlight the importance of beat‐to‐beat DBP changes in arterial baroreflex regulation of muscle sympathetic outflow. Support or Funding Information Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC); NSERC Discovery Grant; Canada Foundation for Innovation This abstract is from the Experimental Biology 2019 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».