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Enregistrement W4318691545 · doi:10.1088/1361-6579/acb7c6

Cardio-respiratory interactions in response to lower-body negative pressure

2023· article· en· W4318691545 sur OpenAlexaff
Rabie Fadil, Ajay Verma, Farshid Sadeghian, Andrew P. Blaber, Kouhyar Tavakolian

Notice bibliographique

RevuePhysiological Measurement · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHypovolemiaMedicineBlood pressureHeart rateCardiorespiratory fitnessSupine positionCardiologyAnesthesiaRespiratory ratePresyncopeInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The relationship between heart rate and blood pressure, as well as cardiorespiratory coupling, play a critical role in maintaining blood pressure and organ perfusion during conditions of blood loss. Traditional vital signs such as blood pressure, breathing rate, and oxygen saturation are poor markers of blood loss, making it difficult for medics to assess the severity of central hypovolemia. Monitoring hemorrhage is further complicated by the fact that some patients have a low tolerance to hemorrhage and would reach the point of cardiovascular collapse in less time than high tolerant individuals. Therefore, this study aimed to investigate the potential of the physiological interaction between heart rate and blood pressure, and cardiorespiratory coupling to track the progression of simulated hemorrhage, as well as distinguish individuals with low tolerance (LT) from the ones with high tolerance (HT) to hypovolemia. Nineteen subjects (age: 28 ± 6 years; height: 170 ± 7 cm; weight: 68 ± 10 kg) underwent a progressive lower body negative pressure (LBNP) protocol in which the participant was supine inside the chamber for 12 min (baseline) before 12 min of chamber decompression at -20, -30, -40, -50 and -60 mmHg followed by a 12 min recovery period. Twelve subjects reached presyncope before or during -60 mmHg LBNP stage and were considered low tolerant (LT, 12 participants), while the ones who completed -60 mmHg were considered high tolerant (HT, 7 participants). Continuous blood pressure (BP), respiration (RSP), and electrocardiogram (ECG) signals were acquired simultaneously during baseline and each LBNP stage. RR interval was calculated using ECG, while systolic blood pressure (SBP), and pulse pressure were derived from BP waveform. Wavelet transform coherence and convergent cross-mapping techniques were employed to study the physiological interdependence and the causal relationship between heart rate, blood pressure, and respiration. The interaction between blood pressure and heart rate in terms of gain, active gain, and fraction time active(SBP↔RR,PP↔RR)to maintain homeostasis was higher in the LT group during baseline, and LBNP simulated mild, moderate, and severe hemorrhage. The significant time of interaction between SBP and RSP, and the causal effect of blood pressure on respiration were higher in the HT group during baseline compared to the LT group. HT participants also had a higher causal effect of respiration on blood pressure(RSP→SBP,RSP→PP)during -30 and -40 mmHg compared to LT. Moreover, the HT group displayed a higher causal drive of respiratory-related changes in heart rate(RSP→RR)and heart rate mediated changes in respirationRR→RSPduring severe simulated hemorrhage (-40 mmHg) compared to the LT group. The calculated metrics to distinguish between individual LT from HT subjects achieved a sensitivity of 58%-83%, an accuracy of 63%-84%, and an area under the ROC curve of 74%-86%, while the overlap of LT individual responses with HT was 0%-33%. These results indicate the potential of cardiorespiratory coupling, and heart rate and blood pressure interaction toward tracking the progression of hemorrhage and distinguishing individuals with low tolerance to hypovolemia from those with high tolerance. Measurements of such interactions could improve clinical outcomes for patients with low tolerance to hypovolemia and therefore reduce morbidity and mortality through early implementation of life-saving interventions.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,848

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,218 · 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.

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

Citations4
Publié2023
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Résumé présentoui

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