Heart rate variability and nonlinear analysis of heart rate dynamics following single and multiple Wingate bouts
Notice bibliographique
Résumé
Sprint interval training involves short bouts of high-intensity exercise and has produced training responses similar to those of endurance training. The effects of multiple supramaximal exercise bouts on neurocardiac modulation have not been examined. Therefore, we investigated the recovery of heart rate (HR) variability and nonlinear HR dynamics in 10 young (20.1 +/- 1.2 years) healthy males following single (1) and multiple (4) Wingate tests. HR variability was assessed with time and frequency domain measures, whereas nonlinear HR dynamics were determined by assessing the complexity (sample entropy) and fractal nature (detrended fluctuation analysis) of the HR time series. Responses were determined at pre-exercise baseline and at 3 time points during recovery from exercise: Post1 (5-20 min), Post2 (45-60 min), and Post3 (105-120 min). Following a single Wingate test, all temporal and spectral HR measures had returned to baseline by 1 h of recovery. In contrast, these measures were different from baseline at 2 h following multiple Wingate tests. Fractal HR properties were altered (p < 0.05) at Post1 following a single Wingate test and at Post1 and Post2 following multiple Wingate tests. HR complexity was reduced (p < 0.001) throughout the 2-h recovery following both exercise conditions. In conclusion, Wingate tests result in alterations in cardiac autonomic control, with multiple Wingate tests resulting in larger, more prolonged alterations. Based on the results of the single Wingate test, nonlinear measures, such as HR complexity, may be more sensitive in detecting subtle alterations in neurocardiac behaviour, compared with traditional measures of HR variability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».