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Enregistrement W3010315366 · doi:10.1161/circ.141.suppl_1.p244

Abstract P244: Association Between Early Life Trauma and Change in HRV During Mental Stress Among Patients With Recent Myocardial Infarction

2020· article· en· W3010315366 sur OpenAlexaff
Ye Ji Kim, Oleksiy Levantsevych, Mhmtjamil Alkhalaf, Majd Soudan, J. Douglas Bremner, Arshed A. Quyyumi, Brad D. Pearce, Lisa Elon, Tené T. Lewis, Paolo Raggi, Viola Vaccarino, Amit Shah

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensCanadian VIGOUR Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHeart rate variabilityConfoundingInternal medicineLogistic regressionMyocardial infarctionHeart rateCardiologyBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Early-life traumatic experiences have been associated with increased cardiovascular disease risk. Little is known about how early-life traumatic experiences may affect changes in autonomic function during mental stress among young subjects post-MI. Objective: We hypothesized that those with high exposure to early-life trauma, compared to those with low exposure to early-life trauma, would have increased autonomic dysfunction at baseline, worse stress reactivity, and slower autonomic recovery. Methods: We evaluated 321 subjects with a history of recent myocardial infarction who underwent a laboratory-based mental stress speech task. HRV was measured at rest (T0), during mental stress (T1), and during recovery (T2) with ambulatory electrocardiographic monitoring. We evaluated low frequency (LF) HRV as the primary outcome because of its relationship with baroreflex sensitivity, psychological stress, and cardiovascular disease outcomes. Early life trauma was assessed using the Early Trauma Inventory Self Report - Short Form (ETI-SF) and a binary variable was calculated using one SD above the mean of the ETI-SF score, a previously validated cutpoint, to indicate high early-life trauma exposure and low otherwise. Sociodemographic factors, including race, highest education attained, age, and gender, were considered as potential confounders in multiple linear regression models. Differences amongst stress, rest, and recovery metrics were evaluated as outcomes in separate models. Results: Of 321 subjects with HRV data, 284 were included in the final analytic sample after excluding those with missing covariates. The mean age was 50.7 ± 6.7, 49% were female (139), and 64% were African-American (182); 260 (88.4%) reported experiencing high levels of early-life trauma. There were no associations between early-life trauma during baseline HRV (T0), reactivity to stress (T1 - T0), and prolonged reactivity (T2 - T0). However, those with high early-life trauma had reduced HRV during recovery from stress compared to those with low early-life trauma (T2 - T1; Beta (95% CI) = -0.37 (-0.73, -0.01)). Results were similar after adjustment for sociodemographic factors and did not vary by race/ethnicity or gender. Conclusion: Among subjects with recent MI, high exposure to early-life trauma is associated with prolonged stress-induced autonomic dysfunction during stress and recovery, while the low exposure subjects revert to baseline HRV levels during recovery. This may indicate greater stress-induced cardiotoxicity in those exposed to early life trauma.

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)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,224 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
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