Heart rate variability analysis and mental health outcomes in university female hockey players
Notice bibliographique
Résumé
Exercise improves anxiety and depression, both of which are associated with impaired autonomic regulation of heart rate. Measuring heart rate variability (HRV) provides a means to measure physiologic consequences of external stressors and has a primary application in clinical settings. The influence of mental health on HRV remains understudied in university student athletes who experience stresses to perform both academically and athletically. The current study evaluated HRV as an indicator of psychological resilience in female varsity hockey players. Seventeen healthy female hockey players at Western University aged 17-23 (M = 21, SD = 1.5, BMI: 26.3 ± 1.9kg/m2) participated in this study at three time points throughout the 7-month season. Five minutes of steady-state R-R recordings (Bodyguard-2 device; Firstbeat Technologies Ltd.) were collected 30 minutes following the participants' recorded onset of sleep. Surveys of general anxiety (GAD-7) Brief Resilience Scale (BRS), and Mental Health Inventory (MHI) were completed prior to games. Measures of HRV, specifically the root mean square of successive differences (RMSSD) were calculated from continuous R-R data. Throughout the season, BRS scores significantly increased from time one to time three (3.64 ± 0.28 vs. 4.18 ± 0.36, p < 0.05, respectively), and RMSSD correspondingly increased from time one to time three (59 ± 18 ms vs. 72 ± 28 ms, p < 0.01, respectively). Despite the demanding 7-month hockey season both RMSSD and BRS improved. However, they showed no correlation signifying the proposed relationship between RMSSD and resilience is not supported by the current data.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».