Cerebral blood velocity during concurrent supine cycling, lower body negative pressure, and head-up tilt challenges: implications for concussion rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction . The effect of concurrent head-up tilt and lower body negative pressure (LBNP) have been examined on middle cerebral artery velocity (MCAv) at rest; however, it is unknown the superimposed effect these factors have on blunting the elevation in cerebral blood velocity associated with moderate-intensity exercise. Methods . 23 healthy adults (11 females / 12 males, 20–33 years) completed three visits. The first consisted of a maximal ramp supine cycling test to identify the wattage associated with individualized maximal MCAv. Subsequent visits included randomized no LBNP (control) or LBNP at −40 Torr (experimental) with successively increasing head-up tilt stages of 0, 15, 30, and 45 degrees during the pre-described individualized wattage. Transcranial Doppler ultrasound was utilized to quantify MCAv. Two-factorial repeated measures analysis of variance with effect sizes were used to determine differences between days and tilt stages. Results . Between-day baseline values for MCAv, heart rate, and blood pressure displayed low variability with <5% variation. With no LBNP, MCAv was above baseline on average for all participants; however, 15 degrees and 30 degrees tilt with concurrent −40 Torr LBNP was sufficient to return MCAv to 100% of baseline values in females and males, respectively. Body-weight did not impact the association between tilt and pressure ( R 2 range: 0.01–0.12). Conclusion . Combined LBNP and tilt were sufficient to reduce the increase in MCAv associated with moderate-intensity exercise. This exercise modality shows utility to enable individuals with a concussion to obtain the positive physiological adaptions associated with exercise while minimizing symptom exacerbation due to the notion of the Monro-Kellie doctrine.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».