Normal and Excessive Muscle Sympathetic Nerve Activity in Heart Failure: Implications for Future Trials of Therapeutic Autonomic Modulation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims Patients with sympathetic excess are those most likely to benefit from novel interventions targeting the autonomic nervous system. To inform such personalized therapy, we identified determinants of augmented muscle sympathetic nerve activity (MSNA) in heart failure, versus healthy controls. Methods and results We compared data acquired in 177 conventionally-treated, stable non-diabetic patients in sinus rhythm, aged 18–79 years (149 males; 28 females; left ventricular ejection fraction [LVEF] 25 ± 11% [mean ± standard deviation]; range 5–60%), and, concurrently, under similar conditions, in 658 healthy, normotensive volunteers (398 males; aged 18–81 years). In heart failure, MSNA ranged between 7 and 90 bursts·min−1, proportionate to heart rate (p < 0.0001) and body mass index (BMI) (p = 0.03), but was unrelated to age, blood pressure, or drug therapy. Mean MSNA, adjusted for age, sex, BMI, and heart rate, was greater in heart failure (+14.2 bursts·min−1; 95% confidence interval [CI] 12.1–16.3; p < 0.0001), but lower in women (−5.0 bursts·min−1; 95% CI 3.4–6.6; p < 0.0001). With spline modeling, LVEF accounted for 9.8% of MSNA variance; MSNA related inversely to LVEF below an inflection point of ∼21% (p < 0.006), but not above. Burst incidence was greater in ischaemic than dilated cardiomyopathy (p = 0.01), and patients with sleep apnoea (p = 0.03). Burst frequency correlated inversely with stroke volume (p < 0.001), cardiac output (p < 0.001), and peak oxygen consumption (p = 0.002), and directly with norepinephrine (p < 0.0001) and peripheral resistance (p < 0.001). Conclusion Burst frequency and incidence exceeded normative values in only ∼53% and ∼33% of patients. Such diversity encourages selective deployment of sympatho-modulatory therapies. Clinical characteristics can highlight individuals who may benefit from future personalized interventions targeting pathological sympathetic activation.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».