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Enregistrement W4413815377 · doi:10.1016/j.jsams.2025.08.008

Effects of acute sleep deprivation and extreme fatigue on cognitive performance and cardiac autonomic function during an expedition adventure race: a case report

2025· article· en· W4413815377 sur OpenAlexaff
Laura K. Fitzgibbon‐Collins, Ali Boolani, Omkaar Persaud, Daniele Chirico, Elizabeth Jenkins, Jyotpal Singh, J. Patrick Neary, Julia O. Totosy de Zepetnek

Notice bibliographique

RevueJournal of science and medicine in sport · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of OttawaUniversity of ReginaWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSleep deprivationRace (biology)Autonomic functionAdventureCognitionEffects of sleep deprivation on cognitive performancePsychologySleep (system call)MedicinePhysical medicine and rehabilitationHeart rate variabilityInternal medicineNeuroscienceHeart rateComputer scienceArtificial intelligenceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Four ultra-endurance athletes (3M/1F) navigated ~800 km via trekking, biking, and paddling using topographical maps and compass, sleeping ~6 h each. Mood, cognitive performance, and heart rate variability were measured at baseline (PRE), post-race (POST), and 18-h post-race (POST18). Decreased anxiety (ΔMdn = 6.5, p = 0.047) along with increased fatigue (ΔMdn = 13.5, p = 0.02) and confusion (ΔMdn = 5.5, p = 0.02) at POST, and improved reaction time (ΔMdn = 0.12 ms, p = 0.04) at POST18 were observed. Findings suggest that extreme exertion and acute sleep-deprivation can elevate psychological stress; however, improvements 18-h post-race indicates recovery. Findings may have applications for professionals operating under extreme stress, e.g., military, healthcare professionals, disaster response, and elite sport.

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: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,286
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeÉtude de cas
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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