Reaction Time Across the Menstrual Cycle: A Critically Appraised Topic
Notice bibliographique
Résumé
Clinical Scenario : Reaction time is integral in many tasks during work, sport, and life, thus, alterations in reaction time may impact performance and injury risk. There are various factors that can influence reaction time, such as the physical state of the individual, including their age or sex. When comparing males and females, there is a major physiological difference to their physical state as hormones fluctuate during menstrual cycle phases, which not only affects the reproductive system, but females may experience physiological, cardiovascular, respiratory, or metabolic changes throughout their menstrual cycle phases. Therefore, this goal of this critically appraised topic is to examine whether reaction time changes during menstrual cycle phases. Focused Clinical Question : In healthy, eumenorrheic females, does reaction time change from one menstrual cycle phase to other menstrual cycle phases? Summary of Key Findings : Among the five studies evaluated in this CAT, all found significant changes to reaction time during phases of the menstrual cycle. Most studies found that reaction time was inversely related to sex hormone levels, indicating that phases with low hormone levels had longer reaction time than those phases with higher hormone levels; however, one study found reaction time to be prolonged or slower during the luteal phase, when hormone levels are higher. Clinical Bottom Line : Both auditory and visual reaction times vary across the menstrual cycle in healthy females with regular menstrual cycles (frequency and length). Given these findings, it is important to incorporate reaction time training across all phases of the menstrual cycle in female athletes. Strength of Clinical Recommendation : Based on the Strength of Recommendation Taxonomy, a Grade C is the strength of recommendation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».