Heart Rate Variability in Healthy Non-Concussed Youth Athletes: Exploring the Effect of Age, Sex, and Concussion-Like Symptoms
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».