Associations between Cardiovascular Signal Entropy and Cognitive Performance over Eight Years
Notice bibliographique
Résumé
In this study, the relationship between non-invasively measured cardiovascular signal\nentropy and global cognitive performance was explored in a sample of community-dwelling older\nadults from The Irish Longitudinal Study on Ageing (TILDA), both cross-sectionally at baseline\n(n = 4525; mean (SD) age: 61.9 (8.4) years; 54.1% female) and longitudinally. We hypothesised that\nsignal disorder in the cardiovascular system, as quantified by short-length signal entropy during\nrest, could provide a marker for cognitive function. Global cognitive function was assessed via Mini\nMental State Examination (MMSE) across five longitudinal waves (8 year period; n = 4316; mean\n(SD) age: 61.9 (8.4) years; 54.4% female) and the Montreal Cognitive Assessment (MOCA) across\ntwo longitudinal waves (4 year period; n = 3600; mean (SD) age: 61.7 (8.2) years; 54.1% female).\nBlood pressure (BP) was continuously monitored during supine rest at baseline, and sample entropy\nvalues were calculated for one-minute and five-minute sections of this data, both for time-series\ndata interpolated at 5 Hz and beat-to-beat data. Results revealed significant associations between BP\nsignal entropy and cognitive performance, both cross-sectionally and longitudinally. Results also\nsuggested that as regards associations with cognitive performance, the entropy analysis approach\nused herein potentially outperformed more traditional cardiovascular measures such as resting heart\nrate and heart rate variability. The quantification of entropy in short-length BP signals could provide\na clinically useful marker of the cardiovascular dysregulations that potentially underlie cognitive\ndecline.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».