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La lesione del midollo spinale (SCI) è una condizione neurologica debilitante caratterizzata da disfunzioni somatiche e autonomiche. In particolare, la lesione midollare al di sopra del livello toracico medio può portare a una condizione ipertensiva potenzialmente pericolosa per la vita chiamata disreflessia autonomica (AD) che è spesso scatenata da stimoli somatici o viscerali nocivi o non nocivi al di sotto del livello di lesione. Uno dei fattori scatenanti più comuni dell'AD è la distensione dei visceri pelvici, come durante la distensione o l'evacuazione della vescica e dell'intestino. Questo protocollo presenta un nuovo algoritmo di riconoscimento dei modelli sviluppato per un software della piattaforma JAVA per studiare le fluttuazioni dei parametri cardiovascolari, nonché il numero, la gravità e la durata degli eventi di AD che si verificano spontaneamente. Il software è in grado di applicare un algoritmo di pattern recognition su dati emodinamici come la pressione arteriosa sistolica (SBP) e la frequenza cardiaca (HR) estratte dalle registrazioni telemetriche di animali coscienti e non trattenuti prima e dopo la transezione completa toracica (T3). Con questo software, i parametri emodinamici e gli episodi di AD possono essere rilevati e analizzati con un minimo bias dello sperimentatore.