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Concussion History and Heart Rate Variability During Bouts of Acute Stress

2021· article· en· W6948036529 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholar Commons (University of South Carolina) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSubterranean biodiversity and taxonomy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcussionHeart rate variabilityAthletesHeart rateAerobic exerciseCognitionAffect (linguistics)Body mass index

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context\nAfter a sport-related concussion, many athletes experience persisting neurophysiological alterations. These alterations may be absent at rest but emerge during moments of physiological stress. Unnoticed and untreated neurophysiological dysfunction may negatively affect long-term neurologic health in adolescent athletes, as they are at a critical point in development. Objective\nTo assess cardio-autonomic functioning in athletes with and those without a history of concussion by quantifying measures of heart rate variability (HRV) during times of physical and mental exertion. Design\nCase-control study. Setting\nResearch laboratory. Patients or Other Participants\nThirty-four male Hockey Quebec Midget-AAA hockey players were separated into those with (n = 16; age = 16.06 ± 0.73 years, body mass index = 23.29 ± 1.79) and those without (n = 18; age = 15.98 ± 0.62 years, body mass index = 23.60 ± 2.49) a history of concussion. Intervention(s)\nAll athletes underwent a series of HRV recording sessions (1) at rest, (2) while completing a cognitive task at rest, and (3) while completing a cognitive task after a bout of submaximal aerobic exercise. Main Outcome Measure(s)\nTime-domain measures of HRV, including mean NN intervals, SD of NN intervals, and root mean square of successive NN interval differences, were quantified for each assessment. Results\nNo differences in characteristics were evident between groups. No between-groups differences in HRV at rest were observed. However, during the cognitive task at rest and after aerobic exercise, athletes with a history of concussion demonstrated a higher SD of NN intervals (78.1 ± 4.3 versus 63.2 ± 4.1 milliseconds and 71.2 ± 4.3 versus 65.2 ± 3.8 milliseconds, respectively; F1,31 = 4.31, P = .046) and root mean square of successive NN interval differences (75.8 ± 6.0 versus 59.0 ± 5.6 milliseconds and 74.0 ± 5.5 versus 59.0 ± 5.2 milliseconds, respectively; F1,31 = 4.88, P = .04) than athletes without a history of concussion. Conclusions\nConcussive injuries may result in long-term cardio-autonomic dysfunction. These deficits may not be present at rest but may be triggered by physiological stress.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,170
Écart entre enseignants0,150 · 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.

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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