Reliability of heart rate measures used to assess post‐exercise parasympathetic reactivation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Postexercise HRR (heart rate recovery) and HRV (heart rate variability) are commonly used to asses non-invasive cardiac autonomic regulation and more particularly reactivation parasympathetic function. Unfortunately, the reliability of postexercise HRR and HRV remains poorly quantified and is still lacking. The aim of this study was to examine absolute and relative reliability of HRR and HRV indices used to assess postexercise cardiac parasympathetic reactivation. METHODS: We studied 30 healthy men, who underwent 10-minute heart rate recording after cessation of maximal and submaximal intensity exercises. Each condition of testing was repeated twice within 5 ± 2 days after the first one. Standard indexes of HRR and HRV were computed from heart rate and RR intervals. RESULTS: We found no significant bias between repeated measures. Relative reliability was assessed with the intraclass coefficient correlation (ICC) and absolute reliability with the standard error measurement (SEM) and coefficient of variation (CV). A large range for ICC was observed for both indexes of HRR and HRV (0.12 <ICC<0.87 and 0.14 <ICC<0.97, respectively). The same heterogeneity was observed for absolute reliability (5% <CV<72% for HRR parameters and 24% <CV<141% for HRV parameters). CONCLUSION: According to our results, ∆60 (the absolute difference between heart rate immediately at the end of exercise and after 60 s) and HFnu (High Frequency expressed in normalized unit; that is, in a percentage of LF+HF) represent the most reliable parameters. In conclusion, we found that the measures used to asses cardiac parasympathetic reactivation were characterized by large random variations and their reliability remains moderate.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».