5.9 Normative values of resting heart rate variability in young male contact sport athletes: reference values for the assessment and treatment of concussion
Notice bibliographique
Résumé
Objective Identify key determinants of heart rate variability (HRV) in male athletes aged 14–21 years participating in competitive contact sports and integrate these determinants to define normative short-term HRV values. Design Transverse. Setting Secondary care. Participants 369 male contact sports athletes aged 14 to 21. Interventions (or Assessment of Risk Factors) HRV was measured for 5 minutes at rest. Outcome Measures Standard HRV parameters in the time and frequency domains were calculated. Normative limits for the corrected HRV parameters were established. Main Results Heart rate (HR), age, body mass index, number of sports weekly practices, and concussion history were considered potential determinants that could influence HRV. Multiple regression analysis revealed that HR was the primary determinant of standard HRV parameters. The models accounted for 13–55% of the total variance in HRV. The contribution of HR to this model was significant (β ranged from -0.34 to -0.75). Therefore, the HRV parameters were normalized and their normative limits were developed relative to the mean heart rate. After corrections, these parameters were no longer dependent on any potential determinant, and normal value ranges were calculated for the HRV time- and frequency-domain indices. Conclusions In this study, corrected normative values of short-term and resting state HRV parameters are provided. These values were developed independently of the major determinants of HRV. The baseline values for HRV parameters provided by the present study could be used in clinical practice during the assessment and follow-up of concussions and may assist in decision-making for a safe return to play.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».