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Enregistrement W3016847914 · doi:10.1096/fasebj.2020.34.s1.06810

The Potential Impact of Discrete Action Potentials on Resting Sympathetic Vascular Transduction in Humans

2020· article· en· W3016847914 sur OpenAlexaffabout
Jane N. Cloud, Benjamin E. Young, Jody L. Greaney, J. Kevin Shoemaker, Paul J. Fadel

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroneurographyBlood pressureSympathetic nervous systemCardiologyMedicineInternal medicinePhotoplethysmogramVascular resistanceHeart rateBaroreflex

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The sympathetic nervous system dynamically regulates blood pressure (BP), primarily through the modification of peripheral vascular tone. Our lab has developed a methodology for quantifying resting sympathetic vascular transduction wherein bursts of muscle sympathetic nerve activity (MSNA) act as a trigger and ensuing changes in BP and vascular conductance are signal‐averaged over the subsequent 15 cardiac cycles to produce characteristic (mean) responses. These previous investigations have focused on the effect of net sympathetic outflow (e.g, burst sequences and burst amplitudes) on the pressor and vascular conductance responses to spontaneous bursts of MSNA. The recent development of methods to identify sympathetic action potentials (APs) to obtain further information regarding sympathetic control of the circulation has led us to begin to examine the potential role that discrete sympathetic APs may play in determining the BP and vascular responses following spontaneous bursts of MSNA. Herein, we compared BP and leg vascular conductance responses between MSNA bursts containing small (i.e., common) or large (i.e., uncommon) APs within quartiles of MSNA normalized to burst amplitude. We hypothesized the presence of large APs in a burst of MSNA would elicit a greater pressor response and a larger decrease in leg vascular conductance. Resting MSNA (microneurography), beat‐to‐beat BP (finger photoplethysmography), and femoral artery blood velocity (Doppler ultrasound) were collected for 10–20 minutes in 5 young healthy adults. Leg vascular conductance index was calculated (LVCi=femoral artery blood velocity/mean arterial pressure). MSNA bursts were sorted into normalized amplitude quartiles (Q1=smallest 25% of bursts; Q4=largest 25% of bursts), and APs were extracted using a matched wavelet methodology. Within Q4, there was no difference in the peak BP or LVCi responses to bursts containing small APs when compared to bursts containing large APs (Δ6±3 small vs. Δ6±2 large mmHg, p=0.74; Δ0.95±2.0 small vs. Δ0.87±1.7 large ml·min −1 ·mmHg −1 , p=0.59). To account for the potential contribution of MSNA bursts occurring in consecutive sequence, we next isolated singlet bursts (separated by ≥1 cardiac cycle lacking MSNA bursts). Within Q4, there was again no difference in the peak BP or LVCi response to singlet bursts containing small APs compared to singlet bursts containing large APs (Q4: Δ7±3 small vs. Δ6±2 large mmHg, p=0.42; Δ0.05±0.07 small vs. Δ0.17±0.11 large ml·min −1 ·mmHg −1 , p=0.08). These preliminary data suggest that the presence of large APs does not appear to translate to greater pressor or decreased leg vascular conductance responses following a spontaneous burst of resting MSNA. Support or Funding Information Funded by the UTA College of Nursing and Health Innovation and Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,266 · 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'admission2
Résumé présentoui

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