Heart Rate Variability in Concussed College Athletes: Follow-Up Study and Biological Sex Differences
Notice bibliographique
Résumé
Finding reliable biomarkers to assess concussions could play a pivotal role in diagnosis, monitoring, and predicting associated risks. The present study aimed to explore the use of heart rate variability (HRV) in the follow-up of concussions among college athletes and to investigate the relationships between biological sex, symptomatology, and HRV values at baseline and after a concussion. Correlations between measures were also analyzed. A total of 169 (55 females) athletes aged 16 to 22 years old completed baseline testing, and 30 (8 females) concussion cases were followed. Baseline assessment (T1) included psychosocial and psychological questionnaires, symptoms report, and four minutes of HRV recording. In the event of a concussion, athletes underwent re-testing within 72 h (T2) and before returning to play (T3). Baseline findings revealed that girls had higher %VLF while sitting than boys, and a small negligible correlation was identified between %HF and total symptoms score as well as %HF and affective sx. Post-concussion analyses demonstrated a significant effect of time × position × biological sex for %HF, where girls exhibited higher %HF at T3. These findings suggest disruptions in HRV following a concussion and underscore biological sex as an important factor in the analysis of HRV variation in concussion recovery trajectory.
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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 ».