MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4316038091 · doi:10.3390/biology12010125

Heart Rate Variability at Rest Predicts Heart Response to Simulated Diving

2023· article· en· W4316038091 sur OpenAlexaff
Krzysztof Malinowski, Tomasz H. Wierzba, J. Patrick Neary, Paweł J. Winklewski, Magdalena Wszędybył-Winklewska

Notice bibliographique

RevueBiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeart rate variabilityHeart rateRESTING HEART RATEBreathingCardiologyInternal medicineBiologyBlood pressureMedicineAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A characteristic feature of the cardiac response to diving is the uncertainty in predicting individual course. The aim of the study was to determine whether resting regulatory heart rate determinants assessed before diving may be predictors of cardiac response in a simulated diving test. The research was conducted with 65 healthy volunteers (37 women and 28 men) with an average age of 21.13 years (20–27 years) and a BMI of 21.49 kg/m2 (16.60–28.98). The simulated diving test consisted of stopping breathing after maximum inhaling and voluntarily immersing the face in water (8–10 °C) for as long as possible. The measurements included heart rate variability (HRV) analysis before diving and determination of the course of the cardiac response to diving—minimum and maximum heart rate (HR). The results indicate that minimum HR during diving (MIN_div) is dependent on the short-term HRV measures, which proves the strong influence of the parasympathetic system on the MIN_div. The lack of dependence of MIN_div on short-term HRV in women may be associated with differences in neurogenic HR regulation in women and men. In conclusion, cardiac response to simulated diving is strictly dependent on the autonomic regulation of the heart rhythm under resting conditions. The course of the cardiac response to diving and its relationship with resting HRV appears to be gender dependent.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,934
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,287 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiologyMême sujetHeart Rate Variability and Autonomic ControlTravaux en français237 207