Investigating Persistent Sympathovagal Dysregulation Following a Complex Dual Task in Concussed Athletes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: Dual tasks are increasingly being employed in research on concussion, since they provide a somewhat more realistic representation of the demands athletes face on the field. While single cognitive and motor tasks have revealed persisting autonomic alterations in concussed athletes, the unique autonomic response required by a dual task remains unexplored in this population. The purpose of this study was to evaluate autonomic responses in asymptomatic athletes with a history of concussion (m = 5.46 months ± 2.00) following a complex dual task. METHODS: Heart rate variability (HRV), a biomarker of autonomic regulation, was measured in 34 athletes (16 concussed, 18 controls) aged 17 to 24. HRV data were collected using the Polar H10 chest belt. Five-minute segments were extracted under four conditions: rest, following a cognitive task (switch task), after a dual task combining both motor and cognitive components, and after the same dual task preceded by 20 min of aerobic exercise. A series of 4 × 2 mixed-design ANOVAs were conducted to assess the differences between the conditions and groups. RESULTS: = 0.014) only in concussed participants. These results suggest that the switch task may stimulate frontal regions and promote a parasympathetic response, as reflected by the rise in HRV. Notably, the effect of the switch task disappeared when combined with the motor component of the dual task, whether it was preceded by aerobic exercise or not. CONCLUSIONS: The dual task results indicate potential competing mechanisms between the motor and cognitive components of the task, which future studies using similar protocols should consider. Meanwhile, the switch task appears sufficiently demanding to reveal autonomic alterations, which, when measured through HRV, may constitute a relevant clinical tool for assessing athletes' readiness to return to sport and academic study.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».