Spectral Analysis Of Cutaneous Vasodilation To Assess Sex-differences In The Response To Local Heating
Notice bibliographique
Résumé
Spectral analysis of laser-doppler flowmetry (LDF) signals is an emerging non-invasive approach to understanding the physiological underpinnings of cutaneous vasodilation in response to various stimuli. Cutaneous microvascular control during local heat-induced vasodilation is modulated by an array of mechanisms that can be characterized by distinct frequency bands in the LDF signal. The relative contribution (spectral power) of frequency bands (neurogenic, myogenic, metabolic, cardiac and respiratory) to local heat-induced cutaneous vasodilation may be modulated by individual factors such as sex. PURPOSE: To describe sex-related differences in the spectral power of cutaneous vasodilation during local heating. METHODS: 30 healthy young adults (15 females) were instrumented with six LDF probes integrated with local heaters. Probes were placed in a randomized order on the left side of the body on the chest, arm, forearm, abdomen, thigh, and calf. Local heater temperatures were increased from 33 °C to 42 °C and maintained up to 35 min until a stable plateau was reached. LDF signals were extracted into frequency-amplitude estimates using a Morlet mother wavelet to transform the data signal. Absolute amplitude and relative contributions of each frequency band to the average amplitude of the total frequency band was calculated. For each frequency band of interest, wavelet amplitude was log-transformed and evaluated using a linear mixed model, with separate models for the absolute and relative (% of total spectral activity) amplitude. Between-sex differences were transformed into fold-differences for clarity. RESULTS: Males showed significant fold-increases in both absolute and relative wavelet amplitudes associated with neurogenic (1.32 ± 0.13, P = 0.006, 1.19 ± 0.08, P = 0.010), and myogenic (1.29 ± 0.11, P = 0.003, 1.12 ± 0.05, P = 0.016) bands compared to females. Males also showed a significant fold-decrease in relative wavelet amplitude associated with the cardiac band (0.94 ± 0.03, P = 0.045). CONCLUSION: Differences between males and females were detected in the spectral power of the neurogenic, myogenic and cardiac frequency bands, highlighting the utility of this approach in non-invasively identifying individual factors such as sex that modulate cutaneous vasodilation during local heating. Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».