Heart rate variability and implication for sport concussion
Notice bibliographique
Résumé
Finding sensitive and specific markers for sports-related concussion is both challenging and clinically important. Such biomarkers might be helpful in the management of patients with concussion (i.e. diagnosis, monitoring and risk prediction). Among many parameters, blood flow-pressure metrics and heart rate variability (HRV) have been used to gauge concussion outcomes. Reports on the relation between HRV and both acute and prolonged concussion recovery are conflicting. While some authors report on differences in the low-frequency (LF) component of HRV during postural manipulations and postexercise conditions, others observe no significant differences in various HRV measures. Despite the early success of using the HRV LF for concussion recovery, the interpretation of the LF is debated. Recent research suggests the LF power is a net effect of several intrinsic modulatory factors from both sympathetic and parasympathetic branches of the autonomic nervous system, vagally mediated baroreflex and even some respiratory influences at lower respiratory rate. There are only a few well-controlled concussion studies that specifically examine the contribution of the autonomic nervous system branches with HRV for concussion management. This study reviews the most recent HRV- concussion literature and the underlying HRV physiology. It also highlights cerebral blood flow studies related to concussion and the importance of multimodal assessment of various biological signals. It is hoped that a better understanding of the physiology behind HRV might generate cost-effective, repeatable and reliable protocols, all of which will improve the interpretation of HRV throughout concussion recovery.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».