Signal-averaged resting sympathetic transduction of blood pressure: is it time to account for prevailing muscle sympathetic burst frequency?
Notice bibliographique
Résumé
Calculating the blood pressure (BP) response to a burst of muscle sympathetic nerve activity (MSNA), termed sympathetic transduction, may be influenced by an individual’s resting burst frequency. We examined the relationships between sympathetic transduction and MSNA in 107 healthy males and females and developed a normalized sympathetic transduction metric to incorporate resting MSNA. Burst-triggered signal averaging was used to calculate the peak diastolic BP response following each MSNA burst (sympathetic transduction of BP) and following incorporation of MSNA burst cluster patterns and amplitudes (sympathetic transduction slope). MSNA burst frequency was negatively correlated with sympathetic transduction of BP ( r = −0.42; P < 0.01) and the sympathetic transduction slope ( r = −0.66; P < 0.01), independent of sex. MSNA burst amplitude was unrelated to sympathetic transduction of BP in males ( r = 0.04; P = 0.78), but positively correlated in females ( r = 0.44; P < 0.01) and with the sympathetic transduction slope in all participants ( r = 0.42; P < 0.01). To control for MSNA, the linear regression slope of the log-log relationship between sympathetic transduction and MSNA burst frequency was used as a correction exponent. In subanalysis of males (38 ± 10 vs. 14 ± 4 bursts/min) and females (28 ± 5 vs. 12 ± 4 bursts/min) with high versus low MSNA, sympathetic transduction of BP and sympathetic transduction slope were lower in participants with high MSNA (all P < 0.05). In contrast, normalized sympathetic transduction of BP and normalized sympathetic transduction slope were similar in males and females with high versus low MSNA (all P > 0.22). We propose that incorporating MSNA burst frequency into the calculation of sympathetic transduction will allow comparisons between participants with varying levels of resting MSNA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».