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Enregistrement W4402661819 · doi:10.1249/01.mss.0001056112.24906.34

Response In Heart Rate Variability To On-ice Exercise Stress In Female Collegiate Ice Hockey Players

2024· article· en· W4402661819 sur OpenAlexaff
Maggie L. Peterson, Patrick E. Monforton, William J. Garland, Chad A. Sutherland, Aidan S. Roberts, Tim J. Fallowfield, Andrew S. Perrotta

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIce hockeyHeart ratePhysical therapyMedicinePhysical medicine and rehabilitationInternal medicineBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Female collegiate hockey players experience elevated and sustained cardiovascular function during training and competition. Understanding the dose-response to exercise is critical for coaches and practitioners for adjusting training sessions to allow for recovery. PURPOSE: To examine alterations in heart rate variability (HRV) in response to heart rate (HR) derived training loads in female collegiate hockey players. METHODS: Twenty-one healthy female collegiate hockey players with an age of (mean ± SD) 20.4 ± 1.7 y, a height of 166.3 ± 4.7 cm, and a body weight of 66.4 ± 7.3 kg volunteered for a 20-day study period. Daily exercise stress was recorded during on ice training sessions and competition using a chest strap heart rate monitor. Data was collected from the beginning of dryland warmup and concluded after the off-ice cool down. Exercise stress was quantified using heart rate dynamics and calculated using Edwards training load. Daily HRV was analyzed immediately upon awakening each morning in the supine position. A chest strap heart rate monitor was utilized to record R-R intervals over a 30s recording period and were exported into a smartphone application for HRV analysis. The root mean squared of successive differences between cardiac cycles (rMSSD) was calculated. Linear regression was utilized to examine the association between HRV and HR derived training loads. Significance was declared as p < 0.05. The study was approved by the Research Ethics Review Board of the University of Windsor. RESULTS: Weekly training load (mean ± SD) was 212.3 ± 190.2 (AU). Weekly rMSSD (mean ± SD) was 91.5 ± 14.8 (ms). A significant association between daily rMSSD and HR-derived training loads were observed as displayed through a coefficient of determination of (R2 = 0.47. p < 0.001) and a Pearson correlation coefficient of (r 95% CI = 0.69, 0.36: 0.87) CONCLUSION: The results from this study demonstrate daily rMSSD is significantly associated with HR derived training loads. HRV may be a viable option to monitor the physiological response from on-ice training and competition in female collegiate hockey players.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,282 · 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'admission1
Résumé présentoui

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