Effects of exercise on heart rate variability by time-domain, frequency-domain and non-linear analyses in equine athletes
Notice bibliographique
Résumé
<ns4:p> <ns4:bold>Background:</ns4:bold> Heart rate variability (HRV) is an intrinsic property that reflects autonomic balance and has been shown to be predictive of all-cause and cardiovascular mortality. It can be altered by physiological states such as exercise or pathological conditions. However, there are only a handful of studies on HRV in horses. The aim of this study is to compare HRV parameters before and during exercise in horses. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Methods:</ns4:bold> Time-domain, frequency-domain and non-linear analyses were applied to quantify time series data on RR intervals before and during exercise in horses (n=7). </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Results:</ns4:bold> Exercise increased heart rate from 44±8 to 113±17 bpm (ANOVA, <ns4:italic>P</ns4:italic> <0.05) and decreased standard deviation (SD) from 7±2 to 4±2 bpm, coefficient of variation (CoV) from 16±4% to 3±2% and root mean square of successive RR interval differences (RMSSD) from 89.4±91.5 to 6.5±3.7 ms. Contrastingly, no difference in low-frequency (0.10±0.03 vs. 0.09±0.03 Hz) and high-frequency (0.19±0.03 vs. 0.18±0.03 Hz) peaks, nor in their percentage powers (2±1 vs. 4±5%; 59±9 vs. 64±20%; 39±10 vs. 32±19%) were observed but very low-frequency, low-frequency, and high-frequency powers (ms <ns4:sup>2</ns4:sup> ) were reduced from 29±17 to 2±5, 1138±372 to 22±22 and 860±564 to 9±6, respectively, as was total power (in logarithms) (7.52±0.52 to 3.25±0.73). Poincaré plots of RR <ns4:sub>n+1</ns4:sub> against RR <ns4:sub>n</ns4:sub> revealed similar ellipsoid shapes before and after exercise. The SD along the line-of-identity (SD2) and SD perpendicular to the line-of-identity (SD1) were decreased by exercise (62±17 vs. 9±5 and 63±65 vs. 5±3), corresponding to increased SD2/SD1 ratio from 1.33±0.45 to 2.19±0.72. No change in approximate and sample entropy was detected (0.97±0.23 vs. 0.82±0.22 and 1.14±0.43 vs. 1.37±0.49). Detrended fluctuation analysis revealed unaltered short-term fluctuation slopes (0.76±0.27 vs. 1.18±0.55) but increased long-term fluctuation slopes (0.16±0.11 vs. 0.50±0.16) after exercise. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Conclusion:</ns4:bold> Exercise leads to a decrease in HRV but did not affect signal entropy in horses. </ns4:p>
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».