The effect of chronic exercise training and acute exercise on power spectral analysis of heart rate variability
Notice bibliographique
Résumé
Moderate to vigorous physical activity performed regularly is cardioprotective and reduces all-cause mortality, concomitant with increased resting heart rate variability (HRV). However, there are contradictory reports regarding the effects of chronic and acute exercise on nocturnal HRV in those performing exercise well-beyond physical activity guidelines. Therefore, the purpose of this study was to compare the power spectral analysis components of HRV in middle-aged endurance athletes (EA) and recreationally active individuals (REC) and explore acute exercise effects in EA. A total of 119 EA (52, 49–57 years) and 32 REC (56, 52–60 years) were recruited to complete 24 h Holter monitoring (GE SEER 1000) in the absence of exercise. Fifty one EA (52, 49–57 years) then underwent 24 h Holter monitoring following an intense bout of endurance exercise. Power spectral HRV analysis was completed hourly and averaged to quantify morning (1000–1200 h), evening (1900–2100 h), and nocturnal (0200–0400 h) HRV. EA had greater very low frequency (VLF) and low frequency (LF) (both p < 0.001) compared to REC. LF/high frequency (HF) was greater in EA at 0200–0400 h ( p = 0.04). Among all participants, the change in HR and HF from 1000–1200 to 0200–0400 h was negatively correlated ( r = −0.47, p < 0.001). Following acute exercise in EA, only nocturnal HRV was assessed. VLF ( p < 0.001) and HF ( p = 0.008) decreased, while LF/HF increased ( p = 0.02). These results suggest that in EA, both long-term and acute exercises increase nocturnal sympathovagal activity through an increase in LF and decrease in HF, respectively. Further work is required to understand the mechanism underlying reduced nocturnal HRV in middle-aged EA and the long-term health implications.
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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 ».