The role of heart rate variability in acute mountain sickness: A meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acute mountain sickness (AMS) is associated with symptoms arising from an individual's failure to acclimatize to high-altitude environments characterized by hypobaric hypoxia. Heart rate variability (HRV) has been proposed as a potential predictor of AMS, but results from individual studies have been inconsistent. Therefore, this study investigated HRV before and after ascent to provide a more comprehensive review of the relationship between HRV and AMS. METHODS: We conducted a systematic search of MEDLINE, PubMed, and Google Scholar from inception to August 2023. Studies measuring HRV in relation to AMS were included. The quality of studies was assessed using the Newcastle-Ottawa scale. RESULTS: Initially, 153 trials were identified through our search strategy. Seven studies met the inclusion criteria, comprising a total of 329 participants. Before ascent, individuals who developed AMS showed significantly higher percentage of successive R-R intervals that differ by more than 50 ms compared with those who did not develop AMS (standardized mean difference = 0.40, 95% confidence interval: [0.11 to 0.69]). After ascent, the AMS group exhibited significantly lower standard deviation of normal-to-normal R-R intervals (standardized mean difference = -0.41, 95% confidence interval: [-0.69 to -0.13]). Other HRV parameters, including low-frequency and high-frequency power, showed trends toward lower values in the AMS group but did not reach statistical significance. CONCLUSION: This meta-analysis proves that certain HRV parameters, particularly percentage of successive R-R intervals that differ by more than 50 ms before ascent and standard deviation of normal-to-normal R-R intervals after ascent, may be associated with AMS development. These findings suggest that HRV analysis could potentially be used as a tool for predicting and monitoring AMS. However, further research is needed to establish definitive clinical guidelines.
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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 | 0,013 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 ».