Autonomic testing for prediction of competition performance in Paralympic athletes
Notice bibliographique
Résumé
While we now appreciate that autonomic dysfunction can impact wheelchair rugby performance, this is currently not being assessed during classification, largely due to lack of a standardized and evidence‐based strategy to assess autonomic function. Our aim, therefore, was to establish the optimal autonomic testing protocol that best predicts cardiovascular capacity during competition by comprehensively examining autonomic function in elite wheelchair rugby athletes with cervical SCI and thereby enhance the standardized classification. Twenty‐six individuals with cervical SCI (C4‐C8; AIS A, B, C) participated in this study during the 2015 Parapan American Games in Toronto, Canada. Clinic autonomic testing included: sympathetic skin responses, baseline hemodynamics, orthostatic challenge test, and cold‐pressor tests. Further, we completed standard motor/sensory assessments and obtained each participants’ International Wheelchair Rugby Federation classification. These clinic metrics were correlated to in‐competition heart rate monitoring obtained during competition. The current study provides novel evidence that the change in systolic blood pressure during an orthostatic challenge test predicts approximately 50% of the in‐competition peak heart rate (P<.001). Conversely, International Wheelchair Rugby Federation classification was poorly associated with in‐competition peak heart rate (R2=.204; P<.05). Autonomic testing provides deep insight regarding preserved autonomic control after SCI that is associated with performance in elite wheelchair rugby athletes. As such, incorporating assessments of cardiovascular capacity in classification will help to ensure a level playing field and may obviate the need for practices such as boosting to gain an advantage due to poor cardiovascular control.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».