Revisiting nonlinearity of heart rate variability in healthy aging
Notice bibliographique
Résumé
Aging is commonly regarded as a physiological process in which the dynamic complexity of physiological time series and organ systems is gradually lost. This notion is derived from the identification of a decline of nonlinear measures with the advance of aging. However, additional research on cardiovascular control studied through heart rate variability (HRV), i.e., the instantaneous changes in heart rate, shows that despite the constriction of its statistical distribution, the nonlinear organization remains present in advanced age. Here, we used surrogate data testing to investigate the presence of nonlinear information in HRV time series from a publicly available database of 1121 healthy human subjects from 18 to 92 years old. We also studied the influence of basic clinical features, such as sex, body mass index (BMI), and mean heart rate (HR), on such nonlinear information. We found that the percentage of nonlinear time series after 30 years of age diminishes significantly (p < 0.01). Furthermore, larger BMI and HR are associated with the presence of more linear information in HRV, while the female sex is associated with the manifestation of nonlinear information. This work provides a common background for the contextualized interpretation of nonlinear testing and shows that the nonlinear content of HRV time series diminishes through aging.
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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 | 0,024 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».