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Enregistrement W3008567013 · doi:10.1113/jp279326

Heterogeneous baroreflex control of sympathetic action potential subpopulations in humans

2020· article· en· W3008567013 sur OpenAlexafffund
Stephen A. Klassen, M. Erin Moir, Charlotte W. Usselman, J. Kevin Shoemaker

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physiology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensMcGill UniversityWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBaroreflexMicroneurographyBlood pressureOrthostatic vital signsMedicineInternal medicineBaroreceptorHeart rateAnesthesiaCardiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

KEY POINTS: Emission patterns in muscle sympathetic nerve activity stem from differently sized action potential (AP) subpopulations that express varying discharge probabilities. The mechanisms governing these firing behaviours are unclear. This study investigated the hypothesis that the arterial baroreflex exerts varying control over the different AP subpopulations. During baseline, medium APs expressed the greatest baroreflex slopes, while small and large APs exhibited weaker slopes. On going from baseline to lower body negative pressure (LBNP; simulated orthostatic stress), baroreflex slopes for some clusters of medium APs expressed the greatest increase, while slopes for large APs also increased but to a lesser degree. A subpopulation of previously silent larger APs was recruited with LBNP but these APs expressed weak baroreflex slopes. The arterial baroreflex heterogeneously regulates sympathetic AP subpopulations, exerting its strongest effect over medium APs. Weak baroreflex mechanisms govern the recruitment of latent larger AP subpopulations during orthostatic stress. ABSTRACT: Muscle sympathetic nerve activity (MSNA) occurs primarily in bursts of action potentials (AP) with subpopulations that differ in size and discharge probabilities. The mechanisms determining these discharge patterns remain unclear. This study investigated the hypothesis that variations in AP discharge are due to subpopulation-specific baroreflex control. We employed multi-unit microneurography and a continuous wavelet analysis approach to extract sympathetic APs in 12 healthy individuals during baseline (BSL) and lower body negative pressure (LBNP; -40, -60, -80 mmHg). For each AP cluster, the baroreflex threshold slope was measured from the linear regression between AP probability (%) and diastolic blood pressure (mmHg). During BSL, the baroreflex exerted non-uniform regulation over AP subpopulations: medium-sized AP clusters expressed the greatest slopes while clusters of small and large APs expressed weaker slopes. On going from BSL to LBNP, the baroreflex slopes for each AP subpopulation were modified differently. Baroreflex slopes (%/mmHg) for some medium APs (cluster 5: -4.4 ± 4 to -9.1 ± 5) expressed the greatest increase with LBNP, while slopes for large APs (cluster 9: -1.3 ± 1 to -2.6 ± 2) also increased, but to a lesser degree. Slopes for small APs present at BSL exhibited reductions with LBNP (cluster 2: -3.9 ± 3 to -2.2 ± 3). Larger previously silent AP clusters recruited with LBNP expressed weak baroreflex regulation (cluster 14: -0.9 ± 1%/mmHg). The baroreflex exerts the strongest control over medium-sized APs. Augmenting baroreflex gain and upward resetting of discrete AP subpopulations active at BSL, as well as recruiting larger previously silent APs with weak baroreflex control, facilitates elevated MSNA during orthostatic stress.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,870
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations25
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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