Prognostic Potential of Time Series Markers in Cardiac Rhythmogram in Stress Testing


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

The analysis of individual physical exercise (PE) tolerance is related to the variability of time series (TS) in the cardiorhythmogram (CRG). Mathematical simulation (MSim) is one of the most detailed methods for such studies. We investigated the CRG variability in stress testing using mathematical simulation of its time series in order to determine the prognostic markers of PE tolerance. We examined a mixed sample (MS) of apparently healthy subjects aged 18–22 years (n = 68), which was divided into two equal groups (n = 34): athlete (1) and nonathlete (2) subjects. We performed maximal bicycle exercise testing according to an individual protocol. We applied S to the derived CRG TS. The markers of MSim for CRG TS of the early adaptation period (EAP) were matched (Spearman) with individual load and recovery values. Then we performed intergroup comparison (Mann–Whitney). It was found that the EAP CRG variability has some specific traits of the entire loading period and is connected with the individual PE tolerance. The markers of MSim for CRG TS reflect the specific traits of the entire time series and can be used to study variability and relations with other adaptation mechanisms. The minute models of EAP allowed us to reveal its critical stages: maximal variability (1–2 min) and stability (3 min); maximal variability velocity (1 min), significant velocity reduction (2 min), and minimal velocity (3 min). The last (third) minute of EAP in the mixed sample and in group 2 reflects the limit of the individual load tolerance with the highest accuracy. Homogeneous groups significantly differ in the maximal level and chronotropic parameters of PE tolerance, start time and the velocity of changes in CRG TS. At the same time, the markers of MSim for CRG TS for the mixed sample and the nonathlete group reflect the individual PE tolerance with the same accuracy as the average and maximal HR values determined for the entire loading period. For atheletes, these markers determine maximum tolerance with lower accuracy but reflect the quality of PE tolerance. The markers of MSim for the EAP reflecting the features of chronotropic adaptation can be used for screening in a mixed population; for the investigation and prediction of tolerance development, the training level, for control of PE mastering, for prevention of overload and overtraining in the athlete group; and for the evaluation of the health status and adaptation disorders (PE tolerance) in the nonathlete group.

Об авторах

A. Pokhachevskiy

First Moscow State Medical University; Ryazan State Medical University

Автор, ответственный за переписку.
Email: sport_med@list.ru
Россия, Moscow; Ryazan

M. Lapkin

Ryazan State Medical University

Email: sport_med@list.ru
Россия, Ryazan

E. Trutneva

Ryazan State Medical University

Email: sport_med@list.ru
Россия, Ryazan

N. Birchenko

Ryazan State Medical University

Email: sport_med@list.ru
Россия, Ryazan

V. Pokhachevskiy

Moscow State University

Email: sport_med@list.ru
Россия, Moscow

A. Petrov

Lesgaft National State University of Physical Education, Sports, and Health

Email: sport_med@list.ru
Россия, St. Petersburg

Yu. Shuliko

Lesgaft National State University of Physical Education, Sports, and Health

Email: sport_med@list.ru
Россия, St. Petersburg

A. Kalinin

Lesgaft National State University of Physical Education, Sports, and Health

Email: sport_med@list.ru
Россия, St. Petersburg

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Inc., 2019

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».