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Enregistrement W4226374387 · doi:10.1113/jp283112

Cerebral haemodynamics during arrhythmia in health, ischaemic heart disease and heart failure with reduced ejection fraction, and in a preclinical swine model

2022· article· en· W4226374387 sur OpenAlexafffundabout

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensQueen's UniversityWestern UniversityMcMaster UniversityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSaskatchewan Health Research FoundationHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésHeart failureEjection fractionCerebral perfusion pressureHemodynamicsCerebral blood flowPopulationHeart diseasePerfusionBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Ventricular arrhythmias are associated with neurological impairment and could represent a source of cerebral hypoperfusion. In the present study, data from healthy individuals ( n = 11), patients with ischaemic heart disease (IHD; ejection fraction >40%; n = 9) and patients with heart failure with reduced ejection fraction (HFrEF; EF = 31 (5)%, n = 11), as well as data from swine surgeries, where spontaneous ventricular arrhythmias were observed during cerebrovascular examination (transcranial Doppler ultrasound in humans and laser Doppler in swine) were analysed retrospectively to investigate the effect of arrhythmia on cerebral microvascular haemodynamics. A subset of participants also completed the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Middle cerebral artery mean blood velocity (MCA Vmean ) decreased during premature ventricular contraction (PVC) in all groups, and data from swine indicate PVCs reduced cerebral microvascular perfusion. Overall MCA Vmean was decreased in the HFrEF vs . control group. Further, %∆MCA Vmean /%∆mean arterial pressure during the PVC was greater in the HFrEF vs . control group and was correlated with decreased MoCA scores. Subanalysis of HFrEF data revealed that during bigeminy MCA Vmean decreased owing to reductions during irregular beats only. During non‐sustained ventricular tachycardia, MCA Vmean decreased but recovered above baseline upon return to sinus rhythm. Also, haemodynamic perturbations during and following the PVC were greater in the brachial artery vs . the MCA. Therefore, ventricular arrhythmias decreased indices of cerebral perfusion irrespective of IHD or HFrEF. The relative magnitude of arrhythmia‐induced haemodynamic perturbations appears to be population specific and arrhythmia type and organ dependent. The cumulative burden of arrhythmia‐induced deficits may exacerbate existing cerebral hypoperfusion in HFrEF and contribute to neurological abnormalities in this population. Key points Irregular heartbeats are often considered benign in isolation, but individuals who experience them frequently have a higher prevalence of cerebrovascular and/or cognitive associated disorders. How irregular heartbeats affect blood pressure and cerebral haemodynamics in healthy and cardiovascular disease patients, those with and without reduced ejection fraction, remains unknown. Here it was found that in the absence of symptoms associated with irregular heartbeats, such as dizziness or hypotension, single, multiple non‐sustained and sustained irregular heartbeats influence cerebral haemodynamics in a population‐specific, arrhythmia‐type and organ‐dependent manner. Relative deficits in the index of cerebral blood flow normalized to relative deficits in blood pressure were greatest in patients with heart failure with reduced ejection and inversely related with cognitive performance. Chronic arrhythmias may exacerbate existing cerebral hypoperfusion in heart failure with reduced ejection fraction, thereby providing a mechanistic link between otherwise benign irregular heartbeats and cognitive dysfunction, independent of embolism.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
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
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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