Sympathetic transduction of blood pressure during graded lower body negative pressure in young healthy adults
Notice bibliographique
Résumé
Sympathetic transduction of blood pressure (BP) is correlated negatively with resting muscle sympathetic nerve activity (MSNA) in cross-sectional data, but the acute effects of increasing MSNA are unclear. Sixteen (4 female) healthy adults (26 ± 3 years) underwent continuous measurement of heart rate, BP, and MSNA at rest and during graded lower body negative pressure (LBNP) at −10, −20, and −30 mmHg. Sympathetic transduction of BP was quantified in the time (signal averaging) and frequency (MSNA-BP gain) domains. The proportions of MSNA bursts firing within each tertile of BP were calculated. As expected, LBNP increased MSNA burst frequency ( P < 0.01) and burst amplitude ( P < 0.02), although the proportions of MSNA bursts firing across each BP tertile remained stable (all P > 0.44). The MSNA-diastolic BP low-frequency transfer function gain ( P = 0.25) was unchanged during LBNP; the spectral coherence was increased ( P = 0.03). Signal-averaged sympathetic transduction of diastolic BP was unchanged (from 2.1 ± 1.0 at rest to 2.4 ± 1.5, 2.2 ± 1.3, and 2.3 ± 1.4 mmHg; P = 0.43) during LBNP, but diastolic BP responses following nonburst cardiac cycles progressively decreased (from −0.8 ± 0.4 at rest to −1.0 ± 0.6, −1.2 ± 0.6, and −1.6 ± 0.9 mmHg; P < 0.01). As a result, the difference between MSNA burst and nonburst diastolic BP responses was increased (from 2.9 ± 1.4 at rest to 3.4 ± 1.9, 3.4 ± 1.9, and 3.9 ± 2.1 mmHg; P < 0.01). In conclusion, acute increases in MSNA using LBNP did not alter traditional signal-averaged or frequency-domain measures of sympathetic transduction of BP or the proportion of MSNA bursts firing at different BP levels. The factors that determine changes in the firing of MSNA bursts relative to oscillations in BP require further investigation.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».