publication . Article . 2016

Modeling low pressure baroreceptors and their contribution to blood pressure control

Betsy Mirley Sánchez de Zambrano; Ruben Dario Rojas-Sulbaran;
Open Access Spanish
  • Published: 01 Oct 2016
  • Publisher: Universidad de Antioquia
  • Country: Ecuador
Abstract
RESUMEN El principal mecanismo de control de la presión arterial (PA) lo coordina el sistema nervioso central por medio del simpático y el parasimpático. Para simular este mecanismo existen diferentes modelos matemáticos que solo consideran los presorreceptores (barorreceptores) de alta presión, como mecanismo sensor de la PA. Sin embargo, existen otros receptores ubicados en las zonas de baja presión, que, hasta donde sabemos, no han sido considerados en los modelos descritos en la literatura, aunque tienen una participación importante en el control nervioso de la PA. Este artículo presenta un modelo matemático para la representación de los presorreceptores (ba...
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Subjects
free text keywords: Presión Arterial, Presorreceptores, Sistema Nervioso Autónomo, Simulación por Computador, Autonomic Nervous System, Blood Pressure, Computer Simulation, Presorreceptors, Pressão Arterial, Pressorreceptores, Sistema Nervoso Autónomo, Simulação por Computador, Ciencias Médicas y de la Salud, Medicina Clínica, Cardiovascular, General Medicine, lcsh:Medicine, lcsh:R, lcsh:Medicine (General), lcsh:R5-920, Receptor, Heart rate, Neuroscience, Sensing system, High pressure receptors, Surgery, medicine.medical_specialty, medicine, Stimulation, business.industry, business
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1. Silverthorn DU. Flujo Sanguíneo y Control de la Presión Arterial. En: Fisiología Humana: Un enfoque integrado. 4a ed. Bogotá: Panamericana; 2008. p. 521- 24.

2. Guyton AC. Nervous Regulation of the Circulation, and Rapid Control of Arterial Pressure. In: Textbook of Medical Physiology. 11a ed. United States: Elseviers Saunders; 2006. p. 210-15.

3. Freire-Maia L, Azevedo AD. The autonomic nervous system is not purely efferent system. Med Hypotheses. 1990 Jun;32(2):91-9. DOI 10.1016/0306-9877(90)90030-I.

4. Davila DF, Donis JH, Bellabarba G, Torres A, Casado J, Mazzei de Davila C. Cardiac afferents and neurohormonal activation in congestive heart failure. Med Hypotheses. 2002 Feb;54(2):242-53. DOI 10.1054/ mehy.1999.0029.

5. Henson MA, Ogunnaike BA, Schwaber JS. Habituating Control Strategies for Process Control. AlChE J. 1995 Mar;41(3):604-18. DOI 10.1002/aic.690410318.

6. Vallverdú Ferrer, M. Modelado y simulación del sistema de control cardiovascular en pacientes con lesiones coronarias [tesis doctoral]. Barcelona: Universidad Politécnica de Cataluña, Instituto de Cibernética; 1993. [OpenAIRE]

7. Ursino M. Interaction between carotid baroregulation and the pulsating heart: a mathematical model. Am J Physiol. 1998 Nov;275(5 Pt 2):H1733-47. [OpenAIRE]

8. Djabella K, Medigue C, Sorine M. A Differential Model of the Baroreflex Control of the cardiovascular System During a Tilt Test. In: Proceedings of 44th IEE Conference on Decision and Control, and the European Control Conference; Spain 2005 Dec. Spain: IEEE; 2005. p. 903-8. DOI 10.1109/CDC.2005.1582272.

9. de Vet S. People in exercise: A mathematical model of the baroreflex. [cited 2014 Jul 13]. Available from: http://www.mate.tue.nl/mate/pdfs/10872.pdf

10. Svetlana P, Jan M, Frantisek M. Human cardiovascular system with heart failure under baroreflex control (numerical model). Acta Bioeng Biomech. 2001;3(1):39-52.

11. Danielsen M. Modeling of feedback mechanisms which control the heart function in a view to an implementation in cardiovascular models [PhD Thesis]. Roskilde: Roskilde University, Department of Mathematics and Physics; 1998.

12. Danielsen M, Ottesen JT. A Cardiovascular Model. In: Ottesen JT, Olufsen MS, Larsen JK. Applied Mathematical Models in Human Physiology. Philadelphia: SIAM; 2004. p. 137-200.

13. Doyle F, Henson M, Ogunnaike B, Schwaber J, Rybak I. Modeling of the Baroreceptor Reflex with Applications in Process Modeling and Control. In: Omidvar O, Elliot DL, editors. Neural System for Control. New York: Academic Press; 1997. p. 87-122.

14. Ramírez J, Moreno F, Rojas R. Modelo de Lazo Cerrado para el Análisis de la Influencia de la Respuesta de los Barorreceptores en la Variabilidad de la Frecuencia

15. Sánchez B, Rojas R. Acción nerviosa sobre la resistencia periférica como respuesta al reflejo barorreceptor para el control de la presión arterial. En: XV Congreso Latinoamericano de Control Automático. CLCA 2012 Proceeding; Perú 2012. Lima: Pontificia Universidad Católica del Perú; 2012. p. 124.

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