3.14 Examining 24-hour heart rate variability during the acute and sub-acute phases of recovery following concussion
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».