Heart rate changes associated with autonomic dysreflexia in daily life of individuals with chronic spinal cord injury
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objective To characterize heart rate (HR) changes during autonomic dysreflexia (AD) in daily life for individuals with chronic spinal cord injury (SCI). Design Data analysis of two prospective clinical studies and one cross-sectional study. Setting Single-center study. Participants Forty-five individuals (including 8 females) with a chronic SCI at or above the sixth thoracic spinal segment with confirmed AD, and a median age and time since injury of 43 years (interquartile range [IQR] 36 – 50) and 17 years (IQR 6 – 23) respectively, were included for analysis. Interventions Not applicable. Main outcome measure Any systolic blood pressure (SBP) increase ≥ 20mmHg from baseline from a 24-hour ambulatory surveillance period was identified and categorized as either confirmed (i.e. known AD trigger), unknown (i.e. no diary entry), and unlikely (i.e. potential physical activity driven SBP increase). SBP-associated HR changes were categorized as either unchanged, increased or decreased compared to baseline. Results A total of 797 episodes of SBP increase above AD threshold were identified and classified as confirmed (n = 250, 31.4%), unknown (n = 472, 59.2%) or unlikely (n = 75, 9.4%). Median SBP changes and median SBP-related HR changes were 37 mmHg and -8 bpm, 28 mmHg and -6 bpm, or 30 mmHg and -4 bpm for confirmed, unknown, or unlikely episodes, respectively. HR-decrease/increase ratio was 3:1 for confirmed and unknown, and 1.5:1 for unlikely episodes. HR changes resulting in brady-/tachycardia were 34.4% / 2.8% for confirmed, 39.6% / 3.4% unknown, and 26.7% / 9.3% for unlikely episodes, respectively. Conclusions Our findings suggest that the majority of confirmed AD episodes are associated with a HR decrease. Further improvements, such as more precise participant diaries combined with the use of 24-hour Holter electrocardiogram and wearable-sensors-derived measures of physical activity could provide a better, more detailed characterization of HR changes during episodes of AD.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».