The influence of external stressors on physiological testing: Implication for return-to-play protocols
Notice bibliographique
Résumé
External stressors such as alcohol, caffeine, and vigorous exercise are known to alter cellular homeostasis, affecting the autonomic nervous system (ANS) and overall physiological function. However, little direct evidence exists quantifying the impact of these external stressors on physiological testing. We assessed the impact of the above-listed stressors on spontaneous baroreflex sensitivity (BRS), heart rate variability (HRV), heart rate asymmetry (HRA), and systolic blood pressure variability (BPV). Seventeen male university varsity American-style football athletes completed two identical assessments on separate days, once presenting with one or more stressors (recent intake of caffeine, alcohol, or exercise participation; contraindicated assessment) and another with no stressors present (repeat assessment). Both assessments were conducted within one week and at the same time of day. The testing protocol consisted of 5-min of rest followed by 5-min of a squat-stand maneuver (0.05 Hz). Continuous beat-to-beat blood pressure and electrocardiogram measurements were collected and allowed for calculations of BRS, HRV, HRA, and BPV. Significant decreases (p < 0.05) in HRV and HRA metrics (SDNN, SD2, SDNNd, SDNNa, SD2a, SD2d), HRV total power, and BRS-up sequence were found during the contraindicated assessment in comparison to the repeat assessment. When assessing those with exercise as their only stressor, high-frequency HRV and BRS-pooled were significantly decreased and increased, respectively, during the contraindicated assessment. Pre-season physiological baseline testing in sport is becoming increasingly prevalent and thus must consider external stressors to ascertain accurate and reliable data. This data confirms the need for stringent and standardized guidelines for pre-participation baseline physiological testing.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».