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Enregistrement W7117430402 · doi:10.64898/2025.12.17.25342472

Blood Pressure Variability in Daily Life: Comparing Individuals with Cervical and Upper-Thoracic Spinal Cord Injury to Non-Injured Controls

2025· article· W7117430402 sur OpenAlexafffund
Shane J. T. Balthazaar, Matthias Walter, Catherine R. Jutzeler, Andrea Maharaj, Andrei V. Krassioukov, Tom E Nightingale

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensGF Strong Rehabilitation CentreUniversity of British ColumbiaVancouver Coastal HealthInternational Collaboration On Repair Discoveries
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungInternational Foundation for Research in ParaplegiaRick Hansen FoundationMichael Smith Health Research BCPfizerNational Science Foundation
Mots-clésBlood pressureNocturnalSpinal cord injuryAmbulatory blood pressureAmbulatoryCircadian rhythmHeart rate variability

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Spinal cord injury (SCI) above the sixth thoracic spinal cord segment can disrupt autonomic cardiovascular control, leading to increased BP variability (BPV). This study compared BPV, nocturnal dipping patterns, and blood pressure (BP) fluctuations among individuals with cervical SCI (C-SCI), upper-thoracic SCI (UT-SCI), and non-injured controls (NI-C). Methods Using 24-hour ambulatory blood pressure monitoring, we analyzed BPV (via standard deviation [SD], coefficient of variation [CoV], average real variability [ARV], and variability independent of the mean [VIM]), nocturnal dipping, and systolic/diastolic BP fluctuations. Nocturnal dipping percentages were calculated and patterns classified. Hypotensive (SBP <100mmHg, DBP <70mmHg) and hypertensive (SBP >150mmHg per clinical guideline thresholds) events were identified. BP distribution was analyzed using skewness and kurtosis. Results Eighty participants (44 C-SCI, 19 UT-SCI, 17 NI-C) had 66 ± 18 measurements taken and are included in the analysis. The C-SCI group exhibited significantly higher systolic BPV metrics across SD, CoV, ARV, and VIM compared to the UT-SCI and NI-C groups ( P < 0.01). C-SCI nocturnal BP dips were reduced, and reverse dipping patterns were more prevalent ( P < 0.001). Hypotensive events occurred more frequently in C-SCI and UT-SCI compared to NI-C (both P < 0.001). SCI groups, particularly those with C-SCI, showed significantly more right-skewed SBP distributions and a higher proportion of non-Gaussian BP profiles, suggesting increased BP lability. Conclusion Individuals with C-SCI showed significantly increased BPV and impaired nocturnal dipping, while both C-SCI and UT-SCI demonstrated heightened susceptibility to hypotensive events. These findings highlight the need for targeted cardiovascular monitoring and interventions in individuals with C-SCI and UT-SCI to mitigate the known risks associated with BP dysregulation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,291 · 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'admission2
Résumé présentoui

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