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Enregistrement W4311577543 · doi:10.1080/10803548.2022.2159173

Change in heart rate variability during two firefighting work cycles

2022· article· en· W4311577543 sur OpenAlexafffund
Philippe Gendron, Louis Laurencelle, Claude Lajoie, François Trudeau, Julie Houle, Eric Goulet

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Occupational Safety and Ergonomics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Performance
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - Santé
Mots-clésFirefightingWork (physics)AeronauticsPoison controlHeart rateEngineeringMedical emergencyForensic engineeringMedicineEnvironmental scienceInternal medicineGeographyMechanical engineeringBlood pressureCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to determine whether the change in heart rate variability from pre to post firefighting is modulated by different work cycles. Thirteen male firefighters underwent two firefighting simulations that comprised two identical 25-min work bouts intercalated by a passive recovery period of either 20 min (T20) or 5 min (T5). The square root of the mean squared differences of successive R–R intervals (RMSSD) and aural temperature were measured at rest before (PRE) and after (POST) firefighting simulations. The decrease in RMSSD was different between firefighting simulations (T20: −10 ± 21.2 ms, T5: −19.9 ± 20.9 ms, interaction, p = 0.02). Post-firefighting aural temperature was greater (p = 0.05) in T5 (37.18 ± 0.53 °C) than in T20 (36.88 ± 0.49 °C). In conclusion, a shorter recovery period of 5 min between firefighting work bouts decreases post-firefighting heart rate variability, possibly attributed to a lower parasympathetic reactivation and a higher absolute value of body temperature.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,802

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,352 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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