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Enregistrement W4388461729 · doi:10.22541/au.169932970.00928914/v1

Heart rate fragmentation: A novel analytic approach to early allostatic load detection among healthy adults

2023· preprint· en· W4388461729 sur OpenAlexaff
Jennifer F. Chan, Judith P. Andersen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAllostatic loadSubclinical infectionAnxietyHeart rateAllostasisBiomarkerMental healthStressorPsychosocialMedicineClinical psychologyPsychologyDepression (economics)Internal medicinePsychiatryGerontologyBlood pressureNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current study explores an emerging cardiac metric, heart rate fragmentation (HRF), as a novel biomarker for allostatic load (AL). HRF may better address the limitations of existing cardiac biomarkers (e.g., confounds and interpretation consistency) in applied research settings, with nonclinical samples. The study’s objectives were: 1) can HRF represent response to psychological stress and 2) can resting HRF be used as a measure of predicting subclinical mental health symptoms. One hundred and fifty-six (n = 156; 75% female) undergraduate students were fitted with a chest band to monitor cardiovascular activity, and completed online demographic and psychosocial surveys in which they were grouped as healthy or displaying probable mental health symptoms (pMH; n = 94, 60.25%) based on respective inventory thresholds for depression, anxiety, and posttraumatic stress disorder. Cardiovascular activity was measured capturing the three R’s of cardiac vagal control: a resting baseline, a reactive acute stressor task, and a paced breathing recovery. Results supported the first hypothesis, in that that HRF significantly differentiated between each RRR condition (p < 0.001). While healthy and pMH individuals did not significantly differ within individual conditions, exploratory analyses revealed healthy individuals displayed significantly larger change in HRF reactivity between conditions (p’s < 0.001) in comparison to pMH, which displayed a more blunted pattern. Overall, this study establishes associations between HRF and mental health, and serves as a promising new biomarker that may identify AL in samples that may be otherwise considered “healthy”, while addressing the limitations of prior biomarkers in non-clinical studies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,256 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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