IMPACT OF BODY POSITION ON ARTERIAL STIFFNESS OF ELASTIC AND MUSCULAR ARTERIES
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Arterial stiffness is assessed through determination of pulse wave velocity (PWV) over an arterial segment of interest. Measurements are traditionally done in a supine position, which is both practical for high quality arterial pressure wave recordings, and the stability of pressure exerted on the arterial wall along the arterial path. The aim of this project was to study the effect of body position on the stiffness of elastic and muscular arteries. Design and method: This study was conducted with healthy adults. Aortic (cf-PWV) and brachial stiffness (CR-PWV) were repeatedly measured in three different positions (supine, 30̊ and 60̊) using the Complior Analyse. Brachial blood pressure (Mobil-O-graph) was also measured in each position. Generalized Estimating Equations in SPSS were performed to establish changes of PWV between positions. Results: In 23 healthy individuals (65% female, mean age of 36±15 years, and mean systolic (SBP) and diastolic blood pressures (DBP) of 120±2 mmHg and 76±2 mmHg, respectively), CF-PWV increased progressively with body tilting (8.7 (CI95% = 8.0–9.4) m/s supine, 9.4 (CI95% = 8.8–10.0) m/s at 30̊ and 9.5 (CI95% = 8.8–10.1) m/s at 60̊) (p<0.001)). On the other hand, CR-PWV didn’t significantly change with body tilting (8.7 (CI95% = 8.0–9.3) m/s supine, 8.8 (CI95% = 8.0–9.6) m/s at 30̊ and 8.9 (CI95% = 8.1–9.6) m/s at 60̊). SBP didn’t significantly change with body tilting (120 (CI95% = 116-125) mmHg supine, 121 (CI95% = 116–125) mmHg at 30̊ and 122 (CI95% = 117-126) mmHg at 60̊), while DBP increased (76 (CI95% = 71-80) mmHg supine, 78 (CI95% = 73–83) mmHg at 30̊ (p<0.022) and 81 (CI95% = 77-85) mmHg at 60̊ (p<0.001)). Heart rate also increased with body tilting (68 (CI95% = 64–72) BPM supine, 69 (CI95% = 65–73) BPM at 30̊ and 77 (CI95% = 72–82) BPM at 60̊ (p<0.001)). Conclusions: These preliminary results show that elastic and muscular arteries tend to react differently to body positions, without significant changes in arterial stiffness of medium muscular arteries in the arm.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».