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Enregistrement W7048350421

La régulation autonome du myocarde et les performances cognitives sont-elles des outils valides de prévention du surentraînement ?

2012· other· fr· W7048350421 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2012
Typeother
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBehavioral therapyPerspective (graphical)Anxiety
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le syndrome du surentraînement survient généralement suite à un haut degré de stress, associé ou non, au stress de l’entraînement et à un manque certain de repos et de récupération. La manifestation d’un tel syndrome peut être lourd de conséquences tant sur le plan médical que sur le plan social et économique. Il est donc important à ce jour, de valider des outils de prévention pertinents. Plusieurs théories ont donc tenté de déterminer l’avènement du surentraînement et d’en extraire des outils de prévention valides. Néanmoins, nos connaissances à ce sujet restent encore parcellaires. Malgré tout, deux axes de recherches nous permettraient d’accéder à des outils non-invasifs et accessibles. Les mesures de la régulation autonome du myocarde semblent être, depuis les résultats très encourageants de Bosquet et al (2008), des outils très prometteurs. De même, l’utilisation des performances cognitives pourraient être des outils très intéressants dans la prévention du surentraînement (Nederhof et al. 2006, Dupuy et al. 2010). Dans une perspective holistique, le modèle de Thayer et al (2009), nous permettrait d’intégrer l’utilisation combinée des performances cognitives aux indices de la variabilité de la fréquence cardiaque. \nDans une démarche de validation il est également nécessaire de connaitre la sensibilité de ces techniques. Or à ce jour la reproductibilité des indices de la réactivation parasympathique ; technique relativement récente, ne sont pas connues. De même, il est important de faire la distinction entre la fatigue aiguë induite par une séance d’entraînement et une fatigue plus chronique. Si les relations entre fatigue aiguë et régulation autonome du myocarde sont bien connues, les relations avec la cognition, sont relativement moins claires. Les deux premières études de cette thèse, vont donc s’intéresser à connaitre la reproductibilité de indices de la réactivation parasympathique et les effets de la fatigue aiguë induite par un exercice sur la cognition associée au contrôle autonome du cœur. Les résultats nous montrent que les indices de la réactivation parasympathique sont moyennement reproductibles, nécessitant une attention toute particulière sur la standardisation de leurs mesures. Par ailleurs, bien que la fatigue induite par l’exercice, produise des désordres d’ordre physiologique, les performances cognitives semblent relativement stables.\nApres avoir vérifié ces points d’ordre technologique et méthodologique, il était intéressant de vérifier l’effet d’une surcharge d’entraînement sur les outils retenus, afin d’apprécier leur sensibilité aux effets d’une fatigue chronique. Les résultats nous montrent à la fois l’intérêt d’utiliser les mesures de la variabilité de la fréquence cardiaque ainsi que les mesures de la réactivation parasympathique. Ces deux mesures semblent sensibles aux variations de la charge d’entraînement ainsi qu’à l’état de fatigue des sportifs. Tout aussi intéressant, les performances cognitives semblent également nous permettre de prévenir un état d’intolérance à l’entraînement. \nCe travail de thèse trouve toute sa légitimité car il s’inscrit dans une logique d’amélioration de la santé et de prévention du dépassement voire du surentraînement chez le sportif. Les résultats issus de ce travail de thèse, nous permettent d’apporter de nouveaux outils de prévention ainsi que des recommandations quant à leur utilisation.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,169 · 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
Publié2012
Routes d'admission1
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