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Enregistrement W4391384427 · doi:10.1136/bjsports-2023-concussion.54

3.14 Examining 24-hour heart rate variability during the acute and sub-acute phases of recovery following concussion

2024· article· en· W4391384427 sur OpenAlexaffabout
Kyla Pyndiura, Alex Di Battista, Michael G. Hutchison

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiverse Approaches in Healthcare and Education Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeart rate variabilityMedicineAthletesInternal medicinePhysical therapyCardiologyHeart rateBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective 1) Measure 24-hour heart rate variability (HRV) following sport-related concussion (SRC) and compare perturbations to athletes with musculoskeletal (MSK) injuries and healthy (CTL) athletes. 2) Examine the relationship between HRV measures and clinical symptoms post-injury. Design Prospective observational cohort study. Setting University. Participants 195 Canadian interuniversity athletes enrolled in the study and 147 athletes were included in the study – (CTL n=59 [female n=32, male n=27], SRC n=55 [female n=28, male n=27], MSK n=33 [female n=15, male n=19]). Interventions (or Assessment of Risk Factors) Symptom evaluation and 24-hour HRV recording were captured for CTL athletes at baseline, while SRC and MSK injury athletes completed the assessment at two timepoints: within 7 days of injury and at 1-month post-injury. Independent variables: presence or absence of SRC or MSK injury. Outcome Measures Dependent variables: HRV measures (mean and quantiles of RR vector, RMSSD, VLF, LF and HF power and LF/HF ratio) and clinical symptoms. Main Results No significant between-group differences were observed at both time points. Within-group analyses revealed SRC athletes displayed significantly lower values of HRV measures at 1-month post-injury when compared to the acute time point. Additionally, for the SRC group, there were significant correlations between all four symptom clusters and HRV measures: somatic (p<0.001), cognitive (p<0.001), emotional (p<0.001), and fatigue (p< 0.001), however for the MSK injury group, only the cognitive (p< 0.001) symptom cluster was significant. Conclusions These findings suggest that although there were no significant between-group differences, it appears that the two injury groups had differing HRV changes over clinical recovery.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,280 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
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