Hyperventilation as a Predictor of Blood Donation–Related Vasovagal Symptoms
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Most of the research on vasovagal reactions has focused on the contributions of cardiovascular activity to the development of symptoms. However, other research suggests that additional mechanisms like hyperventilation may contribute to the process. The goal of the present investigation was to examine the influences of cardiovascular and respiratory variables on vasovagal symptoms. METHODS: This study was part of a randomized controlled trial investigating the effects of behavioral techniques on the prevention of vasovagal reactions in blood donors. Data from the no-treatment control group were analyzed. The final sample was composed of 160 college and university students. Observational and self-report measures of symptoms were obtained. Physiological variables were measured mainly using respiratory capnometry. RESULTS: Although respiration rate remained stable throughout donation, change in end-tidal carbon dioxide was associated with requiring treatment for a reaction during donation (odds ratio = 0.57, 95% confidence interval [CI] = 0.41 to 0.79, p = .001) and self-reported symptoms measured in the postdonation period using the Blood Donation Reactions Inventory (β = -0.152, 95% CI = -0.28 to -0.02, t = -2.32, p = .022). Individuals with higher levels of predonation anxiety displayed larger decreases in end-tidal carbon dioxide throughout the procedure (F(2,236) = 3.64, p = .043, ηp = 0.030). Blood Donation Reactions Inventory scores were related to changes in systolic (β = -0.022, 95% CI = -0.04 to -0.004, t = -2.39, p = .019) and diastolic blood pressure (β = -0.038, 95% CI = -0.06 to -0.02, t = -4.03, p < .001). CONCLUSIONS: Although the vasovagal reaction has traditionally been viewed as a primarily cardiovascular event, the present results suggest that hyperventilation also plays a role in the development of vasovagal symptoms.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».