Effect of repeated-sprints on the reliability of short-term parasympathetic reactivation
Notice bibliographique
Résumé
This study determined the reliability of post-exercise heart rate recovery (HRR) and vagal-related HR variability (HRV) after repeated-sprints (RSs), and contrasted it with the smallest worthwhile change (SWC) of these indices. Fourteen healthy male participants performed on four occasions, separated by 7 days, five 30-m sprints interspersed by 25-s of recovery. Post-exercise HR during 10 min of seated rest was measured. HRR during the first 60-s of recovery was computed (HRR60s). HRV indices were calculated in time and frequency domains during the last 5-min of the recovery. Absolute and relative reliability were assessed by typical error of measurement expressed as coefficient of variation (CV) and intraclass correlation coefficients (ICCs), respectively. Sensitivity was assessed comparing SWC to the typical error of measurement. CV ranged from 3.6% to 13.5% and from 6.3% to 109.2% for the HRR and HRV indices, respectively. ICCs were from 0.78 to 0.96 and from 0.76 to 0.92, respectively. HRR and HRV indices showed large discrepancies reliability. HRR60s and the square root of the mean sum of the squared differences between R-R intervals presented the highest levels of both absolute and relative reliability. However, SWC was lower than the typical error of measurement, indicating insufficient sensitivity to confidently detect small, but meaningful, changes in HRR and HRV indices.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».