Heart rate variability following youth concussion: how do autonomic regulation and concussion symptoms differ over time postinjury?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Following youth concussion, objective physiological indicators are needed to corroborate changes in subjective clinical measures. The objectives of the current study were to: (1) explore the effect of concussion on heart rate variability (HRV) across days postinjury in youth athletes aged 13-18 years old, compared with healthy age-matched and sex-matched controls and (2) examine the relationship between postconcussion symptom domains (physical, cognitive, fatigue and emotional) and HRV. METHODS: Prospective, longitudinal, case-control study (N=44). This study comprised 29 concussed athletes between the ages of 13 and 18 years old (21 females, 8 males) and 15 age-matched and sex-matched controls). All participants completed baseline testing, which included demographic information (age, sex, concussion history), self-reported concussion symptoms (Post-Concussion Symptom Inventory [PCSI]) and a 24-hour heart rate recording via the Polar RS800CX system. The PCSI and HRV were collected weekly while the participant was symptomatic and then 1, 3 and 6 months following symptom resolution. HRV variables included time and frequency domain measures. Data visualisations and mixed effects modelling were used to derive parsimonious models. RESULTS: HRV increased across days postinjury. Concussion symptom domains (physical, cognitive, fatigue and emotional) all had a significant main effect on HRV; concussed participants who reported more symptoms had higher HRV compared with those who reported fewer symptoms. Visualisations of HRV depict the recovery trajectory as non-linear across time. No significant differences on HRV measures were found between concussed and control participants. CONCLUSION: These preliminary findings provide the foundation to understand the varied trajectory and relationship between objective physiological measures and subjective symptom reporting.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».