Case report: Biphasic autonomic response in decompression sickness: HRV and sinoatrial findings
Notice bibliographique
Résumé
Background: Decompression sickness (DCS) may involve neurological and cardiovascular systems, but cardiac autonomic dysfunction is rarely documented. Heart rate variability (HRV) can provide insight into autonomic modulation in such cases, particularly when incorporating advanced nonlinear and dynamic techniques. Case: We present a 35-year-old recreational diver who developed neurological DCS and persistent bradycardia following multiple consecutive dives. Neurological symptoms resolved with hyperbaric oxygen therapy (HBOT), but bradyarrhythmias persisted, prompting continuous monitoring. Methods: HRV was assessed using time-domain, frequency-domain, nonlinear, and dynamic analyses during HBOT and over two 24-h Holter recordings. Principal Dynamic Mode (PDM) analysis was employed to characterize autonomic control dynamics beyond conventional spectral markers. Results: during HBOT), SD1/SD2 ratio declined from 0.52 to 0.12, suggesting selective vagal withdrawal. PDM analysis showed a low PDM2/PDM1 ratio (0.42), consistent with preserved beat-to-beat vagal responsiveness but impaired long-range autonomic integration. Conclusion: This case illustrates a biphasic autonomic pattern in DCS-initial parasympathetic dominance followed by sympathetic tilt and desynchronization. Advanced nonlinear and dynamic HRV analysis revealed regulatory disturbances not captured by traditional methods, supporting its role in post-dive assessment and autonomic monitoring.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».