Comparing Heart Rate Variability in Canadian Armed Forces Patients to Control Participants without Chronic Pain/Mental Health Issues
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The autonomic nervous system is subserved by the sympathetic and parasympathetic which regulate vital involuntary physiological functions like heart rate. Parasympathetic activity can be measured from the high-frequency component of heart rate variability (HRV), measured via the amplitude of RSA, as a possible predictor for mental health and chronic pain disorders. Therefore, investigators looked to correlate HRV with chronic pain when compared healthy controls. Methods As part of a larger ongoing study, patients complete pre-defined questionnaires on their pain condition, potential risk factors, and function. For patients and controls investigators collected performance and cardiac measures (RSA, LF-HRV, heart period) while at rest, walking and lifting tests. This analysis focused on differences in heart rate variability measures between 100 patients and 48 controls. Results Preliminary analysis revealed demographic and anthropometric variables varied significantly between groups. When comparing HRV measures, respiratory sinus arrhythmia (RSA) during lying and sitting were significantly decreased in patients compared to controls while heart period lying and walking were significantly increased in patients. Correlation analysis revealed significant positive correlation between RSA during lying and sitting when looking at age, gender, and weight. Heart periods during lying and walking were negatively correlated with gender and weight. Discussion To our knowledge it is the first study to look at chronic pain and HRV in the Canadian Forces, while also collecting data on patient reported outcomes, and during various resting and activities. Many potential limitations exist for this study including challenges with respect to controlling for known confounders of heart variability. Conclusion By establishing heart rate variability as a correlate of chronic pain, the outcome of this project could potentially improve quality of care for patients with these conditions. Further work controlling for confounders and relating HRV to pain severity, subtypes, patient reported outcomes and functional abilities will be required to determine the exact value for clinical decision making.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».