The effects of acute hypoxia on heart rate variability parameters
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the effects of acute hypoxia on heart rate variability (HRV) parameters during supine rest and moderate-intensity exercise. 27 male (age= 28±11 yr, height= 177±6 cm, mass= 79±9 kg) and 4 female (age= 25±7 yr, height= 169±7 cm, mass= 60±5kg) participants were recruited. Participants rested for 30 minutes in a supine position, after which 5 minutes of isometric squat-stands (0.05 Hz) were performed. This was performed under both normoxic and hypoxic (14.8% oxygen; ~2750m) conditions. Within subject comparisons were made between the last 5 minutes of each supine portion, and between the squat-stand maneuvers at normoxia vs. hypoxia. Depending on normality distribution, a Wilcoxon signed-rank test or a paired sample t-test was used with alpha set at p<0.05. Significant differences in %LF (48±18 vs 56±16), %HF (44±19 vs 35±18), LF/HF ratio (1.8±2 vs 2.3±1), NN50 beats (104±61 vs 82±70), pNN50 (36±22 vs 27±24), SD1 (50±31 vs 42±30), SD2 (101±55 vs 90±46), SD2/SD1 ratio (2.4±1 vs 2.7±1), and % determinism (97±2 vs 98±1) were seen between normoxia and hypoxia, respectively. Significant differences in NN50 (92±26 vs 81±30), pNN50 (21±6 vs 17±7), SD2 (188±60 vs 177±56) and sample entropy (0.3±0.2 vs 0.2±0.1) were also seen during squat-stands between normoxia and hypoxia, respectively. These results suggest changes in physiology and HRV parameters during exposure to acute hypoxia. This research has implications for autonomic function and its influence on cardiac control at altitude.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».