Higher exercise intensity delays postexercise recovery of impedance-derived cardiac sympathetic activity
Notice bibliographique
Résumé
Systolic time intervals (STIs) provide noninvasive insights into cardiac sympathetic neural activity (cSNA). As the effect of exercise intensity on postexercise STI recovery is unclear, this study investigated the STI recovery profile after different exercise intensities. Eleven healthy males cycled for 8 min at 3 separate intensities: LOW (40%-45%), MOD (75%-80%), and HIGH (90%-95%) of heart-rate (HR) reserve. Bio-impedance cardiography was used to assess STIs - primarily pre-ejection period (PEP; inversely correlated with cSNA), as well as left ventricular ejection time (LVET) and PEP:LVET - during 10 min seated recovery immediately postexercise. Heart-rate variability (HRV), i.e., natural-logarithm of root mean square of successive differences (Ln-RMSSD), was calculated as an index of cardiac parasympathetic neural activity (cPNA). Higher preceding exercise intensity elicited a slower recovery of HR and Ln-RMSSD (p < 0.001), and these measures did not return to baseline by 10 min following any intensity (p ≤ 0.009). Recovery of STIs was also slower following higher intensity exercise (p ≤ 0.002). By 30 s postexercise, higher preceding intensity resulted in a lower PEP (98 ± 14 ms, 75 ± 6 ms, 66 ± 5 ms for LOW, MOD, and HIGH, respectively, p < 0.001). PEP recovered to baseline (143 ± 11 ms) by 5 min following LOW (139 ± 13 ms, p = 0.590) and by 10 min following MOD (145 ± 17 ms, p = 0.602), but was still suppressed at 10 min following HIGH (123 ± 21 ms, p = 0.012). Higher preceding exercise intensity attenuated the recovery of indices for cSNA (from STIs) and cPNA (from HRV) in a graded dose-response fashion. While exercise intensity must be considered, acute recovery may be a valuable period during which to concurrently monitor these noninvasive indices, to identify potentially abnormal cardiac autonomic responses.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».