Effect of Blood Volume Shift Simulated via Head-up Tilt on Photoplethysmography Morphology
Notice bibliographique
Résumé
PPG can provide information on cardiovascular responses to fluid shifts from upper to lower part of body under the condition of orthostatic stress. The current study investigated ability of PPG derived LVET and other PPG derived features to identify progressive central hypovolemia induced by head up tilt (HUT) and evaluated potential use of LVET as early noninvasive indicator of blood loss. Continuous finger PPG, blood pressure, and electrocardiography were recorded simultaneously during 5-minutes of baseline and HUT of 20°, 40°, and 60° from 15 participants (age: 26.5 ± 3 years; height: 177 ± 8 cm; weight: 72 ± 10 kg, mean ± SD). Beat-by-beat pulse rate (PR), systolic amplitude (SA), systolic time (ST), diastolic time (DT), and PP Interval (PPI) and Ratio of pulse rate over systolic amplitude (PR/SA) were derived for each stage. LVET was derived from each stage. Friedman test followed by post-hoc analysis using Tukey-HSD was conducted to highlight the significance of changes induced by HUT. Application of 60° HUT (i.e. moderate category simulated hypovolemia) resulted in a significant change in PR (80±3 bpm vs 68±3 bpm, p=0.0008), DT (264±7 ms vs 303±4 ms, p=0.0008), ST (110±6 ms vs 117±7 ms, p=0.02), PP interval (764±39 ms vs 869±25 ms, p=0.0045), PR/SA (112±16 vs 82±21, p=0.012) , SA (0.875± 0.2 vs 1.69±0.6, p=0.012) and LVET(292 vs 351ms,p=0.0008) compared to baseline. LVET has a strong association with the change in central blood volume and may be used as a sensitive early marker of progressive hypovolemia. The findings of the study support the hypothesis of differentiating simulated hypovolemia based on PPG alone. Keywords: Hypovolemia, HUT, LVET.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».