Cumulative soccer heading amplifies the effects of brain activity observed during concurrent moderate exercise and continuous performance task in female youth soccer players
Notice bibliographique
Résumé
Objectives To determine whether youth female soccer players demonstrate spectral changes in electroencephalogram activity during a continuous performance test, related to cumulative soccer heading at rest and during exercise. Setting Community soccer facilities. Participants Twenty-four female youth soccer players (age: 13.1 ± 0.8 years, mass: 49.5 ± 8.6 kg, height: 1.6 ± 0.1 m). Methods Players completed testing at four time points during the soccer season. The continuous performance test involved players responding to target stimuli or refraining from responding to non-target stimuli. Omission errors (player failed to respond to target stimuli) and commission errors (player responded to non-target stimuli) were assessed for each continuous performance test. Electroencephalogram frequency bandwidths were divided into Theta (4.0–7.9 Hz), Alpha1 (8.0–9.9 Hz), Alpha2 (10.0–12.9 Hz), Beta1 (13.0–17.9 Hz), and Beta2 (18.0–29.9 Hz). Linear mixed-effects modeling was performed on electroencephalogram power at electrode locations Fp1, Fp2, F3, F4, F7, F8, C3, and C4. Participants completed a continuous performance test during rest and moderate exercise. Results Omission errors significantly increased during exercise compared to rest at all time points (p < 0.05), but not commission errors. Linear mixed-effects models revealed that there was a statistically significant increase in electroencephalogram power during exercise across all frequency bands (p < 0.05); the number of cumulative headers amplified this difference for Alpha1, Alpha2, and Beta2 (p < 0.05). There were no statistically significant differences between cumulative number of headers and remaining electroencephalogram frequency bands (all p values > 0.05). Conclusion Moderate exercise may help to elicit sub-clinical changes in youth female soccer players due to cumulative head impacts, which are not apparent at rest.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».