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Enregistrement W2792188936 · doi:10.3389/fneur.2017.00753

Heart Rate Variability in Healthy Non-Concussed Youth Athletes: Exploring the Effect of Age, Sex, and Concussion-Like Symptoms

2018· article· en· W2792188936 sur OpenAlexafffund
Melissa Paniccia, Lee Verweel, Scott Thomas, Tim Taha, Michelle Keightley, Katherine E. Wilson, Nick Reed

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoHolland Bloorview Kids Rehabilitation Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchBloorview Research InstituteUniversity of TorontoOntario Neurotrauma FoundationGovernment of OntarioOntario Brain Institute
Mots-clésConcussionHeart rate variabilityMedicineAthletesPhysical therapyCognitionPhysical medicine and rehabilitationPsychologyHeart rateInjury preventionPoison controlInternal medicinePsychiatryBlood pressureMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Heart rate variability (HRV) is a non-invasive neurophysiological measure of autonomic nervous system regulation emerging in concussion research. To date, most concussion studies have focused on the university-aged athlete with no research examining healthy active youths. Corroborating changes in HRV alongside traditional subjective self-report measures (concussion symptoms) in the non-concussed state provides a foundation for interpreting change following concussion. The objectives were to (1) explore the influence of age and sex on HRV and (2) examine the relationship between HRV and baseline/pre-injury concussion symptom domains (physical, cognitive, emotional, and fatigue) in healthy youth athletes. METHOD: = 294, female = 166 (56.5%), male = 128 (43.5%)] participated in this cross-sectional study. Age, sex, and concussion-like symptoms were collected as part of a baseline/pre-injury assessment. The Post-Concussion Symptom Inventory-SR13 (PCSI-SR13) was used to collect domain scores for physical, cognitive, emotional, and fatigue symptoms. HRV was collected for 24 h. HRV measures included time (SDNN, RMSSD, and pNN50) and frequency (HF, HFnu, LF, LFnu, and total power) domain HRV measures. Variables were logarithmically transformed to increase robustness of linear regression models. RESULTS: < 0.05). CONCLUSION: HRV was found to have a significant relationship with a traditional clinical measure (subjective self-report of concussion-like symptoms) utilized in concussion assessment and management. Baseline/pre-concussion trends in HRV were significantly associated with age and sex, highlighting the value in understanding key demographic factors within the context of concussion-like symptoms.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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