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Enregistrement W3176681856 · doi:10.1096/fasebj.2019.33.1_supplement.562.8

Sympathetic Discharge Patterns and Neurovascular Transduction Following Acute Intermittent Hypoxia

2019· article· en· W3176681856 sur OpenAlexaff
Dain W. Jacob, Sarah E. Baker, Zachariah E Scruggs, Elizabeth P. Ott, Jennifer L. Harper, Camila L Manrique, J. Kevin Shoemaker, Jacqueline K. Limberg

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthAmerican Physiological Society
Mots-clésMicroneurographyMedicineBlood pressureCardiologyAnesthesiaInternal medicineHypoxia (environmental)Heart rateChemistryBaroreflexOxygen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Muscle sympathetic nerve activity (MSNA) is augmented in patients with sleep apnea. This increase in activity is due to increases in firing probability and mean firing rates of individual vasoconstrictor neurons, in addition to multiple within‐burst firing; however, contributing mechanisms and the impact of such firing patterns on peripheral vascular tone are less clear. We examined the effect of acute intermittent hypoxia (IH) on sympathetic neural firing and recruitment strategies and the relationship between changes in MSNA and neurovascular transduction following acute IH. We hypothesized exposure to acute IH would increase MSNA via an increase in action potential (AP) discharge rates and within‐burst firing. We further hypothesized any change in discharge patterns following acute IH would be positively related to a change in neurovascular transduction. Methods Blood pressure (brachial arterial catheter) and MSNA (microneurography of the peroneal nerve) were assessed in 17 healthy adults (11M/6F; 31 ± 1 yrs) during quiet normoxic rest prior to and following 30‐min of experimental IH [30‐s hypoxic (0.05 F i O 2 ) exposures alternating with 90‐s room air breathing]. AP patterns were studied from the filtered raw MSNA signal using wavelet‐based methodology. The slope of the relationship between diastolic blood pressure (DBP) and the preceding MSNA burst area at a fixed cardiac cycle lag was used to quantify neurovascular transduction. Results IH resulted in 15 events where oxygen saturation was reduced (S p O 2 : 99 ± 1% vs 92 ± 1%, P <0.01). Compared to baseline, multi‐unit MSNA burst incidence (33 ± 4 to 43 ± 5 bursts/100 heart beats), AP incidence (272 ± 50 to 501 ± 112 AP/100 heart beats) and AP content per integrated burst (7 ± 1 to 10 ± 1 AP/burst; 4 ± 1 to 5 ± 1 clusters/burst) were increased following IH (all P< 0.05). Neurovascular transduction was not altered following IH ( P =0.34); however, there was a positive relationship between the change (Δ) in neurovascular transduction (mmHg/%/s) and changes in AP discharge rate (AP/100 heart beats; R=0.52, P= 0.03) and within‐burst firing (AP/burst; R=0.38, P= 0.14) following IH. Conclusions Acute IH increases sympathetic neuronal discharge by increasing within‐burst firing of low‐threshold axons. A positive relationship exists between increases in the neural discharge rates and neurovascular transduction following acute IH, such that those individuals with the greatest increase in AP firing exhibited the greatest increase in transduction of sympathetic activity into blood pressure. These data may have important implications for mechanistic understanding of sympathetic activation in sleep apnea and its down‐stream effects, including the development of hypertension and cardiovascular disease. Support or Funding Information Funding: NIH HL130339, Mayo Clinic Center for Biomedical Discovery, Mizzou HES PURE, APS UGSRF. This abstract is from the Experimental Biology 2019 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .

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: Expérimental (laboratoire) · 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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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