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Enregistrement W4414660068 · doi:10.1038/s41526-025-00522-8

Evidence of effective cardiovascular countermeasures during spaceflights: insights from wearable monitoring

2025· article· en· W4414660068 sur OpenAlexaff
Paniz Balali, Elena Luchitskaya, Amin Hossein, Elza Abdessater, Vitalie Faoro, Olivier Debeir, Jens Tank, Enrico G. Caiani, Philippe van de Borne, Pierre‐François Migeotte, Jérémy Rabineau

Notice bibliographique

Revuenpj Microgravity · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpaceflight effects on biology
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesRussian Academy of SciencesAgenzia Spaziale ItalianaFonds De La Recherche Scientifique - FNRSEuropean Space AgencyFonds Erasme
Mots-clésSupine positionSittingHeart rateContractilityBlood pressureStroke (engine)Baseline (sea)Cardiac monitoring

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microgravity induces profound cardiovascular changes, prompting space agencies to develop countermeasures to preserve their crewmembers' health. This study aimed to use a portable device based on electro-, impedance- and seismo-cardiography, to monitor a series of cardiovascular features in 17 cosmonauts. Our results showed that the evolution of cardiac time intervals, blood pressure, stroke volume, and cardiac systolic kinetic energy depended on the chosen baseline position. After five months in space, heart rate increased compared to the supine baseline on Earth (p = 0.013, d = 0.86) but not to the sitting position. Similarly, a marker of cardiac contractility (PEP/LVET ratio) decreased relative to the sitting baseline (p = 0.004, d = 1.09) but not the supine reference. All measured features, except heart rate, returned to baseline within three days post-landing. These findings support the efficacy of current countermeasures in facilitating rapid cardiovascular re-adaptation to terrestrial gravity.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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