Heart Rate Variability and Cognition: A Narrative Systematic Review of Longitudinal Studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Heart rate variability (HRV) is a reliable and convenient method to assess autonomic function. Cross-sectional studies have established a link between HRV and cognition. Longitudinal studies are an emerging area of research with important clinical implications in terms of the predictive value of HRV for future cognition and in terms of the potential causal relationship between HRV and cognition. However, they have not yet been the objective of a systematic review. Therefore, the aim of this systematic review was to investigate the association between HRV and cognition in longitudinal studies. METHODS: The review was conducted according to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. The Embase, PsycINFO and PubMed databases were searched from the earliest available date to 26 June 2023. Studies were included if they involved adult human subjects and evaluated the longitudinal association between HRV and cognition. The risk of bias was assessed with the Newcastle-Ottawa Scale for Cohort Studies. The results were presented narratively. RESULTS: Of 14,359 records screened, 12 studies were included in this systematic review, with a total of 24,390 participants. Two thirds of the studies were published from 2020 onwards. All studies found a longitudinal relationship between HRV and cognition. There was a consistent association between higher parasympathetic nervous system (PNS) activity and better cognition, and some association between higher sympathetic nervous system activity and worse cognition. Also, higher PNS activity persistently predicted better executive functioning, while data on episodic memory and language were more scant and/or controversial. CONCLUSIONS: Our results support the role of HRV as a biomarker of future cognition and, potentially, as a therapeutic target to improve cognition. They will need confirmation by further, more comprehensive studies also including unequivocal non-HRV sympathetic measures and meta-analyses.
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 | 0,011 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».