Heart Rate Variability during Recovery from a Wingate Test in Adolescent Males
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the effect of maturity status on the autonomic nervous system at rest and recovery after short-term, high-intensity exercise in adolescents. METHODS: A biological maturity age was estimated in 27 males by calculating the years from peak height velocity (PHV) using a multiple regression equation. Subjects were divided into two groups: pre-PHV (years from PHV < 0.49), N = 14, mean age = 12.29 +/- 0.91 yr; post-PHV (years from PHV > 0.5, N = 13, mean age = 15.12 +/-0.76 yr). HR variability was used to evaluate autonomic function. ECG tracings were collected during 5 min at rest and recovery after a Wingate test and were analyzed in the frequency domain (low-frequency (LF), high-frequency (HF), LF/HF, total power (TP)). Data are presented as natural logarithms (LN). RESULTS: Changes in HR from HR(peak) during exercise to HR measured at minute 4 after exercise ([DELTA]HR4) were significantly greater in the pre-PHV group (84.31 +/-17.58 bpm) compared with the post-PHV group (69.42 +/-17.63 bpm). There were no significant differences in resting HR variability between pre- and post-PHV groups (P > 0.05). Significant group x time interactions were found for LF(LN) (ms(2)) and TP(LN) (ms(2)) measured during recovery (P < 0.05). Post hoc tests showed that the pre-PHV group had significantly higher postexercise LF(LN) (5.02 +/- 0.97 vs 4.19 +/- 0.79) and TP(LN) (6.36 +/- 1.02 vs 5.62 +/- 0.65) compared with the post-PHV group. When postexercise LF(LN) (ms(2)) was normalized for TP(LN) (ms(2)), there were no significant differences between groups (P > 0.05). CONCLUSION: The pre-PHV group had higher total HR variability than the post-PHV group after a Wingate test, suggesting that maturity status significantly affects total HR variability during recovery after high-intensity exercise.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».