Fractal correlation properties of heart rate variability as a marker of exercise intensity during incremental and constant-speed treadmill running
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The short-term scaling exponent of detrended fluctuation analysis (DFAα1) applied to interbeat intervals may provide a method to identify ventilatory thresholds and indicate systemic perturbation during prolonged exercise. The purposes of this study were to i) confirm whether DFAα1 values of 0.75 and 0.5 coincide with the gas exchange threshold (GET) and respiratory compensation point (RCP), ii) quantify DFAα1 during constant-speed running near the maximal lactate steady state (MLSS), and iii) assess the repeatability of DFAα1 between MLSS trials. Seventeen runners performed an incremental running test, and eleven and ten runners also performed constant-speed running 5% below, at, and 5% above the MLSS, and a repeat trial at MLSS, respectively. GET (bias [LOA]: –3.6 [–9.1 to 1.9] mL·kg −1 ·min −1 ) and RCP (–3.5 [–14.1 to 7.2] mL·kg −1 ·min −1 ) were overestimated using DFAα1. DFAα1 responses during 30-min running trials near MLSS were variable (i.e., 0.27 to 1.24), and affected by intensity (p=0.019) and duration (p=0.001). No difference in DFAα1 was detected between MLSS trials (p=0.926). These results question whether DFAα1 values can accurately delineate exercise thresholds, but the dependency of DFAα1 on intensity and duration support its potential use to quantify systemic perturbations imposed by continuous exercise.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».