Comparison of Heart Rate Variability Measurement Methods in Panels of Older Adults from the Outdoor Physical Activity and Health Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Between May 2013 and August 2015, participants in 5 separate Outdoor Physical Activity and Health study panels were asked to undergo endothelial function testing (EndoPAT, Itamar Medical) and ambulatory electrocardiogram (Holter) monitoring for heart rate variability (HRV) analysis. In research mode, the EndoPAT system also provides HRV data. Our objective was to compare HRV results from Holter and EndoPAT to determine if the two methods were comparable in a field study.Methods: 221 healthy, current non-smokers, aged 55-84 exercised outdoors daily for 30 minutes over the 10 week study period. Participants underwent weekly Holter monitoring (~5hrs; GE SEER), and EndoPAT testing before and after exercise. 5-minute windows of Holter data were analysed for HRV by trained technicians. Time matched EndoPAT HRV results were also collected. Pearson correlations between log-transformed Holter and Endopat HRV data were calculated, accounting for repeated measurements among participants, for all panels and participants, and by age, panel, body mass index (BMI) and sex.Results: Over the 5 panels, HRV was measured 3748 times using Holter monitors and 3680 times using EndoPATs. Participant characteristics varied between panels: mean age, 63-65 years, percent female, 56-71, and percent normal BMI, 14-46. For the 5 panels combined Holter and Endopat HRV time domain measures were strongly and significantly correlated (0.75 to 0.83, p < 0.0001), while Holter and Endopat HRV frequency domain measures were less strongly correlated (0.28 to 0.63, p < 0.0001). Correlations were consistent between panels, sexes, and BMI groups.Conclusion: Time domain HRV measures from Holter monitor and EndoPAT were strongly correlated. Where both endothelial function and HRV time domain are outcomes of interest, a single instrument to measure both parameters could reduce cost, analysis time, and participant burden.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».