Parasympathetic Modulation and Running Performance in Distance Runners
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the relationships between basal heart rate (BHR) and heart rate recovery (HRR), parasympathetic modulation parameters, with running performance in distance runners. It was hypothesized that greater parasympathetic modulation would be significantly associated with greater running performance. Twelve well-trained endurance runners (23.2 +/- 3.3 years; 175.6 +/- 5.8 cm; 65.2 +/- 6.7 kg) performed the Université de Montréal Track Test (UMTT) until volitional exhaustion (total final time, TUMTT), with the highest completed stage recorded as the maximal aerobic speed (MAS). More than 48 hours afterwards, participants ran at the MAS until volitional exhaustion, with maximal running time (Tlim) recorded. Maximum heart rate was significantly greater for the UMTT compared with Tlim (p = 0.004). Significant correlations were exhibited between MAS and BHR (r = -0.845, p = 0.001); mean drop in heart rate at the first minute of recovery after the UMTT (r = 0.617, p = 0.033) and Tlim (r = 0.787, p = 0.002); and mean drop in heart rate at the second minute of recovery after the UMTT (r = 0.630, p = 0.028). These results support previous reports that endurance training results in greater running performance and greater parasympathetic modulation before and after exercise. We suggest that coaches consider HRR and BHR for the monitoring of training for endurance performance.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».