Wavelet transform analysis reveals differences between patients with impaired left ventricular systolic function and healthy individuals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite continuous progress in medical treatment, heart failure (HF) is the leading cause of hospitalizations. Patients with a left ventricular ejection fraction (LVEF) below 50% are characterized by the highest risk of cardiovascular complications. The objective of this study was to examine how LVEF below 50% and aging impact cardiovascular physiology. Sixteen males with physician diagnosed coronary artery disease and LVEF = 42 ± 6% (age 62 ± 6 years, BMI 29.1 ± 3.8kg/m2) and 10 healthy controls (9 male and 1 female, age 28.5 ± 9.1 years, BMI = 24.1 ± 1.2kg/m2) were recruited in our study. Finger photoplethysmography for blood pressure (BP) and electrocardiogram (ECG) were recorded while participants rested in a supine position. Wavelet transformations were used to analyze the amplitudes, phase coherence and phase difference of BP and ECG. The frequency intervals were separated as follows: I (0.6-2Hz), II (0.145–0.6Hz), III (0.052–0.145Hz), and IV (0.021–0.052Hz). HF patients showed a decrease (p < 0.05) in BP wavelet amplitude intervals III and IV in comparison to controls, and interval I for ECG. A decrease in phase coherence (p < 0.01) at interval I is also found in HF patients compared to controls. A decrease in smooth muscle cell activity and smooth muscle autonomic innervation (intervals III and IV) contributions to BP, along with a decrease in cardiac activity as shown by the wavelet amplitude in ECG, suggests altered BP and ECG function in aging HF patients. Furthermore, a decrease in the cardiac interval represents an impairment in the BP and ECG relationship in HF patients. The wavelet transform has the potential to expand our understanding of LVEF and improve diagnostic procedures and patient prognosis.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».