Heart rate variability mediates motivation and fatigue throughout a high-intensity exercise program
Notice bibliographique
Résumé
High-intensity exercise interventions are often promoted as a time-efficient public health intervention to combat chronic disease. However, increased physical effort and subsequent fatigue can be barriers to long-term maintenance of high-intensity exercise programs. The purpose of the present study was to determine if heart rate variability (HRV) mediated state traits related to exercise program adherence. Fifty-five healthy men and women (ages 19–35 years) used a commercially available smartphone application to monitor daily HRV status throughout a 6-week high-intensity exercise intervention. Participants reported state motivation to exercise and global physical fatigue immediately prior to each exercise session. Temporary shifts toward increased parasympathetic reactivation (p = 0.030) resulted in significant increases in daily fatigue (p < 0.001) and decreases in motivation to exercise (p = 0.028). Through modulation of exercise volume, in response to these temporary shifts in HRV, these effects were reversed (p < 0.001) via increased parasympathetic withdrawal (p = 0.018). For the first time, these data demonstrate a mediating effect of HRV on adherence-related trait states throughout a high-intensity exercise program. Applied strategies, such as appropriately timed exercise volume moderation, may be able to leverage this effect and help facilitate long-term exercise program maintenance. Novelty These data establish a link between expected shifts in HRV throughout high-intensity exercise programs with motivation to participate and physical fatigue. Modulation of training volume, in response to these shifts, can optimize adherence-related behavioral responses during high-exercise programs.
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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 | 0,003 |
| 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 ».