Heart Rate Variability of Recently Concussed Athletes at Rest and Exercise
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The objective of this study was to assess the neuroautonomic cardiovascular regulation in recently concussed athletes at rest and in response to low-moderate steady-state exercise, using heart rate variability (HRV). METHODS: A 5-min ECG sample was taken at rest from the 14 concussed athletes at 1.8 (+/- 0.2) days postinjury and again at 5 d later. Once asymptomatic at rest, the concussed athletes and their matched controls (N = 14) participated in an exercise protocol. The protocol consisted of a 2-min warm-up with a pedaling frequency between 50 and 60 rpm against a load of 40 W. After the warm-up, the athletes engaged in a low-moderate intensity steady state 10-min exercise bout where the pedaling frequency and load increased to 80-90 rpm and 1.5 W x kg(-1) body weight, respectively. The protocol was repeated 5 d later. A 5-min ECG sample from minutes 4 to 9 of the low-moderate intensity steady state exercise bout was used to assess HRV during exercise. Mixed model ANOVA were used to analyze the data. RESULTS: No difference at rest was detected between the concussed athletes and their matched controls in any of the HRV variables measured. However, across both exercise tests, the concussed group demonstrated a significant decrease in the mean RR interval, and low- and high-frequency power (P < 0.05) in relation to their matched controls. CONCLUSION: Low-moderate steady-state exercise elicits a neuroautonomic cardiovascular dysfunction in concussed athletes that is not present in a rested state. This dysfunction alludes to an exercise induced uncoupling between the autonomic and cardiovascular systems.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| 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 découle