Resting Beat-to-Beat Blood Pressure Variability in Young, Healthy, Non-Hispanic Black Females
Notice bibliographique
Résumé
Background: Non-Hispanic Black (BL) individuals are at greater risk for cardiovascular disease and hypertension compared to other racial groups. Beat-to-beat blood pressure variability (BPV) is a known predictor of adverse cardiovascular outcomes. Our laboratory recently reported an augmented resting beat-to-beat BPV in non-Hispanic BL males compared to their White (WH) male counterparts. However, racial differences in beat-to-beat BPV between non-Hispanic BL and non-Hispanic WH females are unknown. Therefore, we tested the hypothesis that young, healthy, non-Hispanic BL females have elevated resting beat-to-beat BPV compared to healthy age and body mass index matched WH females. Methods: We studied 12 young healthy non-Hispanic BL females (20 ± 2 years, 25.2 ± 4 kg/m 2 , mean ± standard deviation) and 12 young healthy non-Hispanic WH females (22 ± 3 years, 22.7 ± 3 kg/m 2 ; P = 0.13 and P = 0.10, respectively). Beat-to-beat arterial blood pressure (finger photoplethysmography) was continuously recorded during ten minutes of supine rest. Mean, standard deviation (SD), range, coeffcient of variation, and average real variability (ARV) were calculated for systolic blood pressure (SBP), diastolic blood pressure (DBP), and mean arterial pressure (MAP). Results: Resting absolute SBP (BL: 113 ± 12 mmHg; WH: 112 ± 7 mmHg; P = 0.98), DBP (BL: 69 ± 7 mmHg; WH: 66 ± 5 mmHg; P = 0.22), and MAP (BL: 83 ± 7 mmHg; WH: 81 ± 4 mmHg; P = 0.48) were not different between groups. Likewise, beat-to-beat SBP SD (BL: 3.5 ± 0.78 mmHg; WH: 4.0 ± 1.16 mmHg; P = 0.21), range (BL: 21 ± 5 mmHg; WH: 24 ± 6 mmHg; P = 0.26), coeffcient of variation (BL: 3.01 ± 0.82%; WH: 3.56 ± 0.96%; P = 0.20), and ARV (BL: 2.02 ± 0.46; WH: 2.26 ± 0.6; P = 0.27) were not different between BL and WH females. There were also no differences in any of the beat-to-beat BPV measures for DBP or MAP between BL and WH females (all P > 0.05). Conclusion: In contrast to our hypothesis and previous work in non-Hispanic BL males, these preliminary data suggest that beat-to-beat BPV is not different between non-Hispanic BL and WH females. This work was supported by the College of Nursing and Health Innovation. This is the full abstract presented at the American Physiology Summit 2024 meeting and is only available in HTML format. There are no additional versions or additional content available for this abstract. Physiology was not involved in the peer review process.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».