From Cell to Society: A New Method to Characterize Cardiac Autonomic Control
从细胞到社会:表征心脏自主控制的新方法
基本信息
- 批准号:7364111
- 负责人:
- 金额:$ 32.2万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:
- 财政年份:2007
- 资助国家:美国
- 起止时间:2007-09-28 至 2011-05-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:Autonomic nervous systemBehaviorBehavioralBehavioral MedicineCardiacCardiologyCell physiologyCellsCharacteristicsClinicalComplexConditionDataData AnalysesData SetDisciplineDiseaseExerciseFrequenciesFundingGoalsHandHostilityImmunologyInflammationInflammatoryInterdisciplinary StudyLinkLow Birth Weight InfantMeasuresMediatingMental DepressionMethodologyMethodsMyocardial InfarctionNumbersOrthostasisOutcomePatientsPhysiologicalPhysiologyPlayPregnancy OutcomePrincipal Component AnalysisProcessPsychophysiologyRaceRangeRegulationResearchResearch PersonnelResearch Project GrantsResourcesRheumatoid ArthritisRoleSeveritiesSocietiesStatistical MethodsStructureSystemTraininganalytical methodbasebehavioral/social sciencecomputerized data processingexperienceindexingmortalitynovelpsychologicresponseskillssocialsocioeconomicsstatisticstechnological innovationtrait
项目摘要
DESCRIPTION (provided by applicant): This application from a highly experienced and interdisciplinary team of investigators describes our approach to integrate a variety of research fields in response to the RFA: RM-07-004 entitled "Facilitating Interdisciplinary Research via Methodological and Technological Innovation in the Behavioral and Social Sciences (R21)". The autonomic nervous system (ANS) plays a critical role in integrating the social, psychological, and behavioral with various physiological systems and pathophysiological states. Several studies have shown links between the ANS and macro domains ranging from the social to the psychological to the behavioral. Other studies have demonstrated the role of the ANS in the micro domains of disease, from physiology to the cellular. The overall aim of this application is to use a novel statistical approach, functional data analysis, for the analysis of RR interval variability (RRV), an index of ANS activity, to relate social, behavioral, and psychological traits to clinical, physiological and inflammatory markers. The specific aims of this application focus on investigating whether extending statistical methods of functional data analysis to the analysis of the functional form of RRV a) enhances and/or elucidates the complex relationships between cardiac autonomic control, inflammatory processes, clinical cardiology outcomes, and behavioral and social factors, and b) explains the multi-dimensional aspect of these relationships. The methodological, clinical and interdisciplinary relevance of this application is that the new methodology discussed here might enable researchers to interpret more clearly and to analyze more efficiently RRV data, and to determine and understand the role of the ANS in connecting multiple disciplines, linking such diverse phenomena as social forces, psychological characteristics, and behaviors to any number of clinical conditions, basic physiology, and cellular activity. The autonomic nervous system (ANS) plays a critical role in integrating the social, psychological, and behavioral with various physiological systems and pathophysiological states. We introduce a novel statistical approach, functional data analysis, for the analysis of RR interval variability (RRV), an index of ANS activity. We hope to be able to better determine and understand the role of the ANS in connecting multiple disciplines.
描述(由申请人提供):这份来自经验丰富的跨学科研究团队的申请描述了我们响应 RFA 整合各种研究领域的方法:RM-07-004,题为“通过方法和技术创新促进跨学科研究”行为和社会科学(R21)”。自主神经系统(ANS)在整合社会、心理和行为与各种生理系统和病理生理状态方面发挥着关键作用。多项研究表明 ANS 与宏观领域(从社会到心理到行为)之间存在联系。其他研究已经证明了 ANS 在疾病微观领域(从生理学到细胞学)中的作用。该应用程序的总体目标是使用一种新颖的统计方法(功能数据分析)来分析 RR 间隔变异性 (RRV)(ANS 活动指数),将社会、行为和心理特征与临床、生理和炎症联系起来标记。本申请的具体目标侧重于研究将功能数据分析的统计方法扩展到 RRV a) 功能形式的分析是否增强和/或阐明心脏自主控制、炎症过程、临床心脏病学结果和行为之间的复杂关系和社会因素,b) 解释这些关系的多维方面。该应用程序的方法论、临床和跨学科相关性在于,这里讨论的新方法可能使研究人员能够更清楚地解释和更有效地分析 RRV 数据,并确定和理解 ANS 在连接多个学科、将这些不同的学科联系起来方面的作用。现象,如社会力量、心理特征和各种临床状况、基本生理学和细胞活动的行为。自主神经系统(ANS)在整合社会、心理和行为与各种生理系统和病理生理状态方面发挥着关键作用。我们引入了一种新的统计方法,即功能数据分析,用于分析 RR 间期变异性 (RRV)(ANS 活动指数)。我们希望能够更好地确定和理解 ANS 在连接多个学科方面的作用。
项目成果
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专著数量(0)
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