MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4403942373 · doi:10.1249/mss.0000000000003580

Investigating the Role of Exercise Pattern in Acute Cardiovagal Recovery

2024· article· en· W4403942373 sur OpenAlexaff
John Sasso, Sofia Ivanchikov, Kyla Coates, Liam Stewart, Stephen P. Wright, Stephen Seiler, Rob Shave, Neil D. Eves

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeart rateMedicineIntensity (physics)Blood pressureTreadmillCardiologyExercise intensityBlood lactateInternal medicinePhysical therapyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Research on intermittent training has mainly focused on the effects of exercise intensity while overlooking the specific effect of the modulations associated with alternating exercise and recovery. This study investigated how the frequency of modulations during moderate-intensity exercise affects postexercise vagal reactivation. METHODS: Healthy, active females and males 18-39 yr old were recruited for the study. Participants completed three treadmill running sessions on separate days. Each moderate-intensity session accumulated 30 min at 90% of the intensity associated with the second ventilatory threshold and was performed as either high-frequency intermittent (HiFi; 15 × [2 min + 2 min recovery]), low-frequency intermittent (LoFi; 5 × [6 min + 2 min recovery]), or moderate-intensity continuous training (MICT; 1 × 30 min). Heart rate recovery (HR rec ) at 1 min and heart rate variability recovery (HRV rec ; lnRMSSD) were assessed in response to submaximal constant-speed tests performed before (CST1) and after (CST2) each of the exercise sessions. HR rec , HRV rec , blood lactate (BLa), and blood pressure were also collected during the exercise sessions. RESULTS: Twenty-one individuals (8 females, 13 males) participated in the study. HR rec from CST2 was faster in HiFi versus MICT ( P < 0.001), whereas HRV rec post-CST2 was higher after HiFi versus both LoFi ( P = 0.024) and MICT ( P < 0.001). BLa increased in all conditions ( P = 0.007) but remained lower during HiFi compared with LoFi and MICT (both P < 0.001). Diastolic blood pressure did not change during exercise with HiFi ( P = 0.939) but decreased during LoFi ( P = 0.006) and MICT ( P = 0.008). CONCLUSIONS: Exercise pattern influences the physiologic response to exercise. Higher frequencies of modulations can preserve vagal activity and expedite postexercise recovery, suggesting moderate-intensity intermittent exercise as a potential strategy to mitigate autonomic impact and acute physiological stress while maintaining total work performed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,624
Score d'incertitude au seuil0,551

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,253 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMedicine & Science in Sports & ExerciseMême sujetHeart Rate Variability and Autonomic ControlTravaux en français237 207