4.1 The time-course recovery of cerebrovascular parameters following acute exercise
Notice bibliographique
Résumé
Objective To quantify the extent and duration exercise impacts cerebral blood flow (CBF) regulatory mechanisms: dynamic cerebral autoregulation (dCA), neurovascular coupling (NVC), and cerebrovascular reactivity (CVR). Design Randomized crossover. Setting Controlled lab environment with university students. Participants Using a convenience sample, nine healthy subjects were recruited (age: 26 ± 5 years, BMI: 25 ± 4 kg/cm2). Interventions All individuals performed three conditions: 25-minutes high-intensity intervals (HIIT) (ten, one-minute intervals at ~85–90% heart-rate reserve), 45-minutes of moderate-intensity exercise (MICT) (at ~50–60% heart-rate reserve), and a control condition (30-minutes quiet rest). Outcome Measures Squat-stand maneuvers were utilized to measure dCA; a modified rebreathing technique and controlled step-wise hyperventilation quantified the hypercapnic and hypocapnic slopes of CVR, respectively; and a complex visual scene search paradigm indexed NVC. The aforementioned tests were completed at baseline and zero, one, two, four, six, and eight-hours following the three conditions. Main Results The known cardiac cycle disparity in CBF regulation disappeared following both HIIT and MICT until hour six (p>0.06), indicative dCA was altered following exercise. The CVR hypercapnic slope was attenuated following both exercise conditions until hour two (p<0.02), whereas the hypocapnic slope was not affected (p>0.31). Finally, only HIIT resulted in a reduced activation of the NVC response (all p<0.05). There were no differences across the day within all control metrics (p>0.13). Conclusions These findings inform exercise-induced disruptions to CBF metrics, which highlights the time-courses required for future studies to consider when investigating CBF regulatory mechanisms immediately following sport-related concussions.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».