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Enregistrement W3016904199 · doi:10.1096/fasebj.2020.34.s1.06554

Baroreflex Resetting of Sympathetic Action Potential Subpopulations During Fatiguing Isometric Handgrip and Post‐Exercise Circulatory Occlusion

2020· article· en· W3016904199 sur OpenAlexaffabout
Stephen A. Klassen, Mark B. Badrov, M. Erin Moir, J. Kevin Shoemaker

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensUniversity of TorontoWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBaroreflexIsometric exerciseMicroneurographyBlood pressureCardiologyInternal medicineHeart rateMedicineCirculatory systemSympathetic nervous systemAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The arterial baroreflex exerts heterogeneous control over the varying‐sized action potential (AP) subpopulations active within human muscle sympathetic nerve activity (MSNA) under baseline conditions. How baroreflex control of sympathetic AP discharge becomes reset to facilitate sympathoexcitation during physical exercise remains to be investigated. Therefore, we quantified the baroreflex gain for each sympathetic AP cluster (i.e., reflecting different c‐fibres) within the MSNA filtered neurogram (microneurography and continuous wavelet transform) during baseline conditions (BSL), the last 2‐min of a 5‐min fatiguing isometric handgrip (20% of max; IHG), and during post‐exercise circulatory occlusion (PECO) in six healthy young participants (3 females, 23–31 years). Baroreflex gain was measured as the slope of the linear function between AP probability (%) versus diastolic blood pressure (DBP; Finometer). We classified AP clusters based on peak‐to‐peak amplitude using the following allocations: small (clusters 1–2), medium (clusters 3–8) and large (clusters 9–15). During BSL, medium AP clusters (e.g., cluster 3: −9.4 ± 2.7 %/mmHg) expressed the greatest baroreflex gains while small (e.g., cluster 1: −1.9 ± 0.4 %/mmHg) and large (e.g., cluster 9: −2.4 ± 0.9 %/mmHg) clusters expressed lesser gains (both P < 0.05 vs. cluster 3). Compared to BSL, baroreflex functions for most AP clusters during IHG and PECO were reset upwards to greater firing probabilities (both Condition‐by‐Cluster Interactions: P < 0.05) and rightwards to higher DBP (BSL: 69 ± 4, IHG: 81 ± 3, PECO: 79 ± 2 mmHg; both P < 0.05 vs. BSL). However, compared to BSL, the gains of the AP cluster baroreflex functions remained unchanged with IHG (e.g., cluster 1: −1.6 ± 0.4, cluster 3: −8.2 ± 2.9, cluster 9: −4.3 ± 1.8 %/mmHg, Main Effect: P > 0.05). Nonetheless, AP cluster gains were augmented above BSL during PECO (e.g., cluster 1: −2.6 ± 1.0, cluster 3: −16.0 ± 4.4, cluster 9: −5.5 ± 1.8 %/mmHg; Main Effect: P < 0.05). IHG (e.g., cluster 15: −1.6 ± 0.5 %/mmHg) and PECO (e.g., cluster 15: −0.6 ± 0.3 %/mmHg) recruited a subpopulation of previously silent larger and faster conducting APs that expressed weak baroreflex gains. These data suggest that during fatiguing isometric handgrip exercise the interaction between the central command feature and the skeletal muscle metaboreflex resets baroreflex control of discrete AP subpopulations to higher blood pressures and greater levels of discharge. In addition to resetting the baroreflex functions, independent activation of the muscle metaboreflex augments the strength of baroreflex control over subpopulations of previously active APs. Support or Funding Information Supported by the Natural Sciences and Engineering Research Council (NSERC) 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
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
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 GPT0,272
Écart entre enseignants0,242 · 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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