Cet article fait référence à l’introduction du mémoire de Master 2 STM de Eléonore FRESNEL réalisé à l’Université de Montpellier (2019/2020) sous la direction de Stéphane PERREY (PR) et en collaboration avec Guilhem BELDA (CEO Semaxone).
Titre du mémoire : Oxygénation cérébrale et charge de travail en voltige aérienne
Sommaire
Introduction
Améliorer les performances sportives est la première problématique des entraîneurs et des athlètes. L’équilibre entre stress et récupération est crucial afin d’accroître celles-ci (Kellmann et Günther, 2000). Un stress physique et mental adéquat est requis sous la forme de charge[1] d’entrainement qui engendre une fatigue indispensable à l’adaptation des différents systèmes (Smith, 2003).
Si cet équilibre n’est pas maintenu, les performances sportives et la santé de l’athlète peuvent être compromises. La fatigue est un phénomène multidimensionnel qui a un grand nombre de définitions en fonction des champs scientifiques.
C’est pourquoi elle nécessite d’être précisément définie. Dans le contexte de ce mémoire, la fatigue aigüe est définie comme une sensation d’affaiblissement physique ou mentale qui peut survenir suite à des efforts physiques ou cognitifs, se traduisant par une difficulté à poursuivre l’effort (Verges et al., 2012).
Alors que la fatigue physique se manifeste par une diminution des performances musculaires, la fatigue mentale fait référence à un état psychophysiologique causé par la réalisation prolongée d’une tâche cognitive et caractérisée par une sensation subjective d’épuisement et de manque d’énergie (Boksem et Tops, 2008).
La voltige aérienne composée de figures acrobatiques avec des variations d’accélération importantes, est considérée comme un sport extrême impliquant aussi bien un grand stress physique (Guézennec et al., 2001) que mental (Dahlstrom et al., 2011).
Cependant, le monitoring des charges d’entrainement est encore très peu connu et utilisé dans ce domaine, alors que dans d’autres sports extrêmes, comme la Formule 1 où les pilotes doivent eux aussi résister à d’importantes accélérations, l’entrainement, la préparation physique et mentale ne cessent de progresser.
En effet, chez Formula Medicine, centre de médecine du sport spécialisé dans les sports automobiles, les entrainements sont surveillés par différentes mesures allant de la fréquence cardiaque (FC) à l’activité corticale afin d’apprécier les réponses neurophysiologiques à l’entrainement.
Mesurer la performance et apprécier les différentes réponses physiques et mentales dans un environnement d’entraînement « normal » ou pendant la compétition demeure, contrairement à un environnement de laboratoire, un défi.
Les variations de l’état psychophysiologique des pilotes de voltige aérienne lors des séances d’entraînement, les compétitions ou les meetings sont encore mal connues et peuvent, dans le cas des pilotes, avoir des conséquences lourdes en vol.
La voltige aérienne
La voltige aérienne est une discipline où aéronautique et sport extrême vont de pair, le but étant d’effectuer une prestation la plus spectaculaire et la mieux réalisée possible sur un plan technique et esthétique possible en 10 minutes environ en compétition. Durant les manœuvres acrobatiques, un pilote de voltige aérienne subit une succession d’importantes et brutales accélérations sur des temps courts avec de rapides changements de directions notamment sur l’axe vertical.
L’avion Extra 300 pouvant supporter des accélérations de ± 10 Gz (1 Gz étant l’accélération due à la gravité à la surface de la Terre égale à 9,8 m.s–²), les pilotes subissent eux aussi des accélérations et décélérations lors de leurs figures pouvant aller jusqu’à +10 Gz et -8 Gz (Lalande et Buick, 2009).
Les pilotes doivent tolérer jusqu’à dix fois leur poids de corps sur certains programmes de voltige. Les accélérations les plus significatives chez les pilotes en voltige aérienne sont sur l’axe vertical (Gz) tête-pied. Ces changements brutaux d’accélération peuvent entraîner des incapacités transitoires aux pilotes en vol et occasionner des accidents majeurs (Kirkham et al., 1982 ; Mohler, 1972).
En effet, les accélérations liées aux forces gravitationnelles modifient considérablement les conditions de la circulation sanguine. Les accélérations positives augmentent la pression sanguine au-dessous du cœur et la diminue au-dessus car la pompe cardiaque a des difficultés à faire remonter le sang des membres inférieurs vers le cerveau (Burton, 1988 ; Convertino, 1998).
Ce phénomène peut causer des voiles gris (perte temporaire de couleur et/ou diminution de la vision périphérique), voiles noirs (perte temporaire de la vue), voire des pertes de connaissance selon l’importance de l’accélération et de sa durée due à des périodes d’hypoxie cérébrale prolongées.
Alors qu’une accélération négative provoquera, au contraire, un afflux de sang vers le cerveau et occasionnera des voiles rouges (vision temporairement rouge) ou des lésions au niveau des vaisseaux sanguins des yeux ou du cerveau dues à l’augmentation de la pression sanguine à cet endroit (Backer, 1988; Balldin, 2002).
Il est admis que la tolérance d’un pilote aux accélérations (dénommées facteurs de charge ou contraintes) varie de jour en jour et peut être modifiée entre autre par le tonus musculaire, la fatigue, l’entrainement et l’expérience (Balldin, 2002).
A notre connaissance, la tolérance aux Gz+ a été bien étudiée à la différence de la tolérance aux Gz- car de telles accélérations peuvent provoquer des œdèmes tissulaires et des symptômes inconfortables. Un élément dissuasif pour exposer des sujets humains à -Gz a été la crainte de lésions cérébrales permanentes dues à des hémorragies intracérébrales ; les expériences sur les animaux indiquent cependant que les vaisseaux cérébraux sont assez résistants aux –Gz (Gauer et Henry, 1964).
Bien qu’aucune détermination systématique de la tolérance n’ait été faite chez l’homme, les pilotes tolèrent -6 Gz en routine en voltige. En plus de subir une charge physique lourde durant leur programme de vol, les pilotes de voltige acrobatique doivent endurer une charge mentale conséquente.
La complexité du vol nécessite que les pilotes utilisent de nombreux processus cognitifs : ils doivent être capables d’exécuter des tâches de précision (i.e., leurs différentes figures avec les bons angles de vol) dans un environnement changeant (e.g., vent, luminosité), de communiquer avec l’entraineur et en même temps de maintenir un niveau d’attention aux différents instruments du système de vol (Wickens, 2002).
Ainsi, les pilotes doivent beaucoup s’entraîner, être mentalement prêts à tout moment et trouver du temps pour se reposer dans un planning surchargé pendant la saison.
Afin de mieux poser un diagnostic sur la fatigue accumulée des pilotes au cours d’une saison sportive, il est nécessaire dans un premier temps de caractériser les réponses physiologique et cognitive en voltige aérienne en fonction des facteurs de charges précédemment cités.
Réponses psycho-physiologiques en voltige aérienne et charge d’entrainement
Quantification de la charge d’entrainement en voltige aérienne
Généralement, on distingue deux charges d’entrainement : la charge dite externe et la charge dite interne (Impellizzeri et al., 2019). La charge d’entrainement externe est une mesure objective du travail effectué par le sportif durant les entraînements ou les compétitions et peut être évaluée indépendamment de la charge d’entrainement interne.
La mesure classique dans le domaine de l’entrainement de la charge de travail externe peut inclure la durée des actions, la vitesse de l’athlète ou tout autre paramètre cinématique contenu dans des systèmes de mesures portables de plus en plus courant tels que des centrales inertielles ou le GPS (Jennings et al., 2010 ; Cummins et al., 2013).
Bien que la charge externe soit importante pour comprendre le travail accompli et les capacités physiques de l’athlète, la charge interne d’entrainement l’est tout autant. La charge interne quant à elle est définie comme la somme des stress physiologiques et psychologiques imposés à l’athlète pour faire face aux besoins exprimés par la charge externe (Halson, 2014).
À l’interface de ces deux notions (charges interne et externe) viennent se placer les modèles mixtes incluant charge interne et charge externe. La spécificité de chaque discipline sportive naît des particularités des indicateurs de charges (internes et externes) spécifiques à chaque sport : c’est le cas de la voltige aérienne.
Dans certaines disciplines acrobatiques telles que le patinage artistique, le nombre de sauts et leur hauteur sont, par exemple, pris en compte afin de quantifier la charge d’entrainement (Bruening et al., 2018).
En voltige aérienne, de façon empirique, seules les moyennes des accélérations positives et négatives (à savoir les facteurs de charge) sont collectées lors des programmes de vol. En outre, les indicateurs de charge interne en voltige aérienne témoignant des réponses adaptatives aux charges externes n’ont pas été caractérisés.
Quels indicateurs de charge interne en voltige aérienne ?
Fréquences et variabilité cardiaque
L’un des outils non invasif et accessible le plus couramment utilisé pour quantifier la charge interne lors des entraînements est la mesure de FC afin de déterminer l’intensité liée à l’entrainement (Achten et Jeukendrup, 2003).
L’analyse de variabilité de la fréquence cardiaque (VFC) qui en découle permet d’apprécier la fonction du système nerveux autonome (SNA). La VFC est la variation dans le temps des battements cardiaques consécutifs : on parle d’intervalles R-R.
La littérature dénombre de nombreuses procédures de mesure de VFC développées pour superviser le suivi des athlètes selon différents paramètres : au repos soit pendant le sommeil (Pichot et al., 2000) soit éveillé (Schmitt et al., 2005), en position couchée et debout (Schmitt et al., 2013) ; avec des temps d’enregistrement variant de 1 à 15 min. La mesure de la VFC est particulièrement sensible aux charges d’entraînement et permet d’apprécier l’adaptation du SNA (Mourot et al., 2004).
En voltige aérienne, Dahlstrom et al. (2011) ont montré une augmentation de la FC pendant des segments de figures acrobatiques en vol indiquant que la FC peut être utile pour identifier les moments de vol imposant de grandes exigences cognitives aux pilotes.
Ces auteurs considèrent que la mesure de la FC est une mesure psychophysiologique fiable pour l’évaluation de la charge de travail mental lors de vols à faible +Gz (< 2). Les accélérations comprises dans cette étude entre 0 et 2 Gz pose question sur l’utilisation de la FC comme témoin de la charge de travail mental lorsque les variations d’accélération sont beaucoup plus importantes, telles que celles rencontrées en voltige aérienne lors des sessions d’entraînement et de compétition.
En effet, Lalande et Buick (2009) indiquent une diminution de la pression sanguine cérébrale avec l’amplification des facteurs de charges positifs en centrifugeuse de 112,6 ± 4 mmHg (+1 Gz) à 30 mmHg (+3,6 Gz).
Par conséquent, l’accélération positive engendre un gradient de pression hydrostatique dirigé vers le bas, forçant la colonne de sang à se diriger de la tête vers les pieds réduisant la pression sanguine cérébrale. Afin de maintenir la perfusion cérébrale et contrer ce gradient de pression hydrostatique dû aux accélérations positives, une augmentation de la résistance vasculaire est nécessaire par vasoconstriction ainsi qu’une augmentation de la FC.
A des niveaux maximums de -6 Gz suite à +7 Gz (avec un taux de 6 G/s), les changements de FC de 100 bpm en quelques secondes sont courants. Une bradycardie de 32 bpm à -3,8 G, avec des FC allant généralement de 175 bpm à 40 bpm en 5 s pendant les cycles ± G est typique (Burton et Smith, 2011). Cependant, la bradycardie induite par -Gz peut être moins sévère chez les pilotes de voltige aérienne suite à des adaptations dues à l’entraînement (Zavadovskiĭ et al., 1985).
Guezennec et al. (2001) ont évalué les réponses de la FC et de la pression artérielle au test d’inclinaison (tilt-test) pendant la récupération 10 min après un vol acrobatique (+5,9 ± 0,5 Gz à -3,2 ± 0,2 Gz) et indiquent une diminution de la pression artérielle et une augmentation de la FC. Concernant la VFC, Guezennec et al. (2001) ont aussi montré une diminution du ratio LF/HF (i.e., ratio entre les basses fréquences (LF : 0,04 – 0,15 Hz) et les hautes fréquences (HF : 0,15 – 0,5 Hz) par rapport au test tilt d’avant vol, avec une augmentation de la bande HF.
Une seconde étude (Dussault et al., 2002) a observé grâce au stand-test des modifications significatives de la régulation de l’équilibre ortho–parasympathique directement post-vol (1h et 2h) avec des facteurs de charges lors des vols allant de -4 Gz à +4 Gz. L’ensemble de ces résultats indique que les changements d’accélérations induits par la voltige aérienne ont une influence manifeste sur le SNA et notamment sur l’activité du système nerveux parasympathique. Mesurer la VFC plusieurs heures après des vols acrobatiques peut ainsi être un indicateur sur l’homéostasie du SNA et donc la bonne adaptation du pilote aux facteurs de charge.
Evaluations subjectives
La littérature met en évidence des mesures simples, peu coûteuses et non-invasives afin d’évaluer la charge d’entrainement interne de manière subjective. Elles peuvent se dérouler sous forme d’entretiens, de questionnaires ou plus généralement par échelles visuelles analogiques (Price et al., 1983).
Ces mesures de la charge de travail par des évaluations subjectives caractérisant la difficulté ressentie par les sujets sont largement utilisées dans les sciences du sport notamment via l’échelle de Borg CR10 (B0org, 1970). Un des questionnaires de référence utilisé en Neuroergonomie est le questionnaire NASA-Task Load Index (NASA-TLX) (Hart et Staveland, 1988).
Son utilisation a été initialement élaborée en langue anglaise dans le domaine de l’aéronautique. C’est un test multidimensionnel permettant l’évaluation de la charge de travail subjective prenant en compte six dimensions. Trois de celles-ci sont liées à la nature de la tâche : l’exigence mentale, l’exigence physique et la pression temporelle ; et trois dimensions liées à l’interaction du sujet : l’effort (i.e., attention consentie pour l’exécution de la tâche), la frustration (i.e., niveau de stress, de nervosité) et la performance (i.e., la réussite).
Chacune des échelles est visuelle, divisée en 20 intervalles équivalents et bornée par des descripteurs (i.e., de très faible à très élevé). Bien qu’il n’y ait pas de version officielle du questionnaire NASA-TLX en version française, Cegarra et Morgado (2009) ont montré que la version francophone du NASA-TLX conserve sa sensibilité et peut donc être utilisée.
Le score du NASA-TLX destiné à quantifier la charge de travail durant des simulations de vol à différents niveaux de difficulté a été rapporté être corrélé à la difficulté des vols simulés (Moroney et al., 1992). D’autres études l’ont utilisé lors de vols réels afin de quantifier la charge mentale/le niveau de stress lors de différentes opérations, notamment le décollage et l’atterrissage.
Causse et al., (2012) montrent une relation significativement positive (r = +0,68) entre la FC et la charge mentale mesurée via le NASA-TLX. En effet, la FC augmentait de 45,23% au décollage et de 29,90% à l’atterrissage par rapport à une FC de repos et se montrait être corrélée à des scores de charge mentale plus élevés que lors du vol « croisière ».
Qu’en est-il de l’évaluation de la charge mentale liée à des facteurs de charge négatifs ? A notre connaissance, aucune étude ne s’est intéressée à la quantification subjective de la charge de travail pour les pilotes de voltige sur différents programmes de vol liant accumulation et changements de facteurs de charges positifs et négatifs.
Tests psychomoteurs
Les athlètes fatigués signalent souvent des troubles de la concentration, de l’attention et des troubles cognitifs (Nederhof et al., 2006). Par conséquent, une investigation sur le contrôle comportemental résidant dans la capacité à réagir le plus vite possible (tâche de temps de réaction TR) à un stimulus tout en inhibant des réactions inadéquates à d’autres formes de stimuli pourrait fournir un aperçu de la charge cognitive induite par l’exercice.
L’avantage de l’évaluation du TR à un stimulus par rapport est qu’elle peut facilement être obtenue dans la pratique car elle est simple, peu coûteuse et objective. Le Sustained Attention to Response Test (SART) évalue les fonctions exécutives et en particulier l’attention via la mesure du TR (Manly et Robertson, 2005).
C’est aussi une mesure des processus d’inhibition de type Go/No-go. Le paradigme Go/No-go sollicite la production d’une réponse motrice à certains stimuli (Go) le plus rapidement possible et l’inhibition de cette réponse motrice en présence d’un autre stimulus (No-go) en sous-nombre par rapport aux Go stimuli.
Truszczynski et al., (2014) ont mené une étude afin d’évaluer les réponses visuo-motrices des pilotes en centrifugeuse lors d’intervalles d’accélérations allant jusqu’à +6 Gz. Ils ont noté une diminution de TR pendant les phases d’accélération mais pas de différences de TR 1 min post-expérimentation par rapport à celui fait en amont.
Selon les auteurs, un TR supérieur post-vol signifierait une fatigue cognitive et/ou des troubles de l’attention. Ces auteurs ont suggéré que la mesure du TR pendant l’exposition aux facteurs de charges positifs pourrait être un indicateur au seuil de tolérance de ceux-ci. Il est important de noter que les variations d’accélération restaient seulement dans le positif contrairement à ce que l’on retrouve lors de vols acrobatiques.
Oxygénation cérébrale
Comme rapporté précédemment, les facteurs de charge positifs vont affecter grandement les apports en oxygène vers le cerveau pouvant occasionner une hypoxie cérébrale et entrainant une perte de conscience au-delà de 5 s (Burton, 1988).
Le degré de sévérité d’hypoxie cérébrale peut avoir des répercussions sur les fonctions cognitives (Davranche et al., 2016 ; Virués-Ortega et al., 2006). La littérature propose la spectroscopie proche infrarouge fonctionnelle (fNIRS) comme technique de mesure non-invasive de l’oxygénation cérébrale in situ (Villringer et Chance, 1997).
Elle a pour avantage de faibles interférences avec des systèmes électromagnétiques ; un rapport signal sur bruit acceptable lorsque le sujet est en mouvement ; une grande flexibilité et accessibilité d’utilisation ; la transportabilité ; l’utilisation dans un environnement naturel ; la rapidité d’acquisition et d’interprétation des données (pour revue Perrey, 2008).
La NIRS permet de quantifier les changements hémodynamiques cérébraux, c’est-à-dire les variations des concentrations d’hémoglobine oxygénée (O2Hb), d’hémoglobine désoxygénée (HHb), et donc d’hémoglobine totale (Hbtot) ou volume sanguin via l’utilisation des propriétés d’absorption optique des tissus humains employant la loi de Beer Lambert modifiée (Mandrick, 2013).
Une des premières études à avoir mesuré l’oxygénation cérébrale via la NIRS soumise à des accélérations importantes (jusqu’à +5 Gz) a été menée par Glaister et Jöbsis-VanderVliet (1988) en centrifugeuse. Cette étude indique comme attendu une baisse du volume sanguin cérébral lorsque les facteurs de charge augmentent et une diminution beaucoup plus importante du sang oxygéné par rapport au sang désoxygéné qui reste plutôt stable, entrainant de ce fait une baisse de la saturation d’oxygène.
En vol réel, Kobayashi et Miyamoto (2000) ont quantifié les variations d’oxygénation cérébrale via NIRS liées à des accélérations positives (jusqu’à + 9,5 Gz) chez des pilotes d’avion de chasse. Les résultats ont montré que l’O2Hb, Hbtot et l’index de saturation d’oxygénation tissulaire diminuaient proportionnellement avec l’exposition aux facteurs de charges positifs.
Au cours de vols paraboliques avec des passages de 0 Gz à +1,8 Gz, Schneider et al. (2013) ont montré une diminution de 1,44 μmol.L-1 pour l’O2Hb lors des passages en hypergravité (+1,8 Gz) suivie d’une forte augmentation durant la microgravité (0 Gz) de 5,34 μmol.L-1.
D’autres approches expérimentales de laboratoire (test orthostatique et/ou caisson à pression négative appliquée à la partie inférieure du corps) comme substituts aux + Gz induits en centrifugeuse ont été aussi exploitées conjointement à la mesure des réponses hémodynamiques cérébrales (e.g., Gerega et al., 2020).
En résumé, les premiers résultats tendent à indiquer que la technique NIRS pourrait être un outil essentiel dans le dépistage de la tolérance orthostatique et de l’entraînement pour améliorer la tolérance aux Gz chez les pilotes.
En revanche, les variations d’hémodynamique cérébrale en fonction des Gz négatifs et des passages brutaux et répétés entre de fortes valeurs de facteurs de charge positifs et négatifs n’ont pas été documentées. Les conséquences des fortes modifications de l’oxygénation cérébrale dues aux facteurs de charge positifs et négatifs en alternance restent à être appréciées chez les pilotes de voltige aérienne afin de mieux rendre compte des réponses psychophysiologiques induites.
Objectif et hypothèse
L’objectif principal de cette étude pilote était de quantifier conjointement les facteurs de charge et les réponses psychophysiologiques et d’oxygénation cérébrale de pilotes en voltige aérienne lors de différentes séances typiques d’entraînement.
L’évaluation de la charge d’entrainement s’est faite à l’aide de paramètres mécaniques telle que la mesure des facteurs de charges (Gz+ et Gz-) lors des programmes de vol, de paramètres physiologiques telles que la FC en vol, la VFC au matin ou encore l’oxygénation cérébrale en vol, de paramètres psychomoteurs avec une tâche de SART ainsi que de paramètres subjectifs suivis par le questionnaire du NASA-TLX.
Nous avons émis l’hypothèse que l’intensité des programmes de vol (facteurs de charges Gz- et Gz+) aurait une influence sur la perception de la charge de travail, notamment une augmentation de Gz- sur la demande physique et l’augmentation de Gz+ sur la demande mentale ; et serait corrélée à une diminution de l’O2Hb entrainant une hypovolémie et hypoxie cérébrale transitoire.
[1] Comme pour le stress et la fatigue empruntés à la physiologie et la psychologie, le concept de « charge de travail » englobe différentes facettes. En ergonomie, la charge de travail correspond au résultat de la mise en relation entre les exigences d’une tâche à un moment donné (contraintes) et les conséquences de cette tâche se répercutant sur l’organisme (Leplat, 1977).
Pour rappel, l’article présente uniquement l’introduction du mémoire. Pour accéder au protocole, données ainsi qu’à la discussion du présent document, n’hésitez pas à vous adresser directement auprès de Eléonore. Pour ses travaux scientifiques : Research gate
Le présent mémoire à faire part d’un article scientifique : » Cerebral Oxygenation Responses to Aerobatic Flight » DOI : 10.3357/AMHP.5896.2021
Remerciement à l’EVAA pour leur participation et les images.
Eléonore FRESNEL
Références
- Achten, J., & Jeukendrup, A. E. (2003). Heart Rate Monitoring : Applications and Limitations. Sports Medicine, 33(7), 517‑538. https://doi.org/10.2165/00007256-200333070-00004
- Backer. (1988). The Possibility of G-Induced Loss of Consciousness (G-Loc) during Aerobatics in a Light Aircraft. 10.
- Balldin. (2002). Medical Aspects of Harsh Environments, Volume 2, Chapter 33, Acceleration Effects on Fighter Pilots. 2, 14.
- Boisgontier, M. P., & Cheval, B. (2016). The anova to mixed model transition. Neuroscience and Biobehavioral Reviews, 68, 1004‑1005.
- Boksem, M. A. S., & Tops, M. (2008). Mental fatigue : Costs and benefits. Brain Research Reviews, 59(1), 125‑139. https://doi.org/10.1016/j.brainresrev.2008.07.001
- Borg, G. (1970). Perceived exertion as an indicator of somatic stress. Scandinavian Journal of Rehabilitation Medicine, 2(2), 92‑98.
- Bourdillon, N., Schmitt, L., Yazdani, S., Vesin, J.-M., & Millet, G. P. (2017). Minimal Window Duration for Accurate HRV Recording in Athletes. Frontiers in Neuroscience, 11, 456. https://doi.org/10.3389/fnins.2017.00456
- Bruening, D. A., Reynolds, R. E., Adair, C. W., Zapalo, P., & Ridge, S. T. (2018). A sport-specific wearable jump monitor for figure skating. PLOS ONE, 13(11), e0206162. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0206162
- Burton, R. R. (1988). Anti-G suit inflation rate requirements. Aviation, Space, and Environmental Medicine, 59(7), 601‑605.
- Burton, R. R., & Smith, A. H. (2011). Adaptation to Acceleration Environments. In Comprehensive Physiology (p. 943‑970). American Cancer Society. https://doi.org/10.1002/cphy.cp040240
- Causse, M., Dehais, F., Faaland, P.-O., & Cauchard, F. (2012). An analysis of mental workload and psychological stress in pilots during actual flight using heart rate and subjective measurements [Conference or Workshop Item]. https://oatao.univ-toulouse.fr/16202/
- Cegarra, J., & Morgado, N. (2009). Étude des propriétés de la version francophone du NASA-TLX.
- Cheyne, J., Solman, G. J. F., Carriere, J. S. A., & Smilek, D. (2009). Anatomy of an error : A bidirectional state model of task engagement/disengagement and attention-related errors. Cognition, 111(1), 98‑113. https://doi.org/10.1016/j.cognition.2008.12.009
- Convertino, V. A. (1998). Gender differences in autonomic functions associated with blood pressure regulation. American Journal of Physiology-Regulatory, Integrative and Comparative Physiology, 275(6), R1909‑R1920. https://doi.org/10.1152/ajpregu.1998.275.6.R1909
- Cummins, C., Orr, R., O’Connor, H., & West, C. (2013). Global Positioning Systems (GPS) and Microtechnology Sensors in Team Sports : A Systematic Review. Sports Medicine, 43(10), 1025‑1042. https://doi.org/10.1007/s40279-013-0069-2
- Dahlstrom, N., Nahlinder, S., Wilson, G. F., & Svensson, E. (2011). Recording of Psychophysiological Data During Aerobatic Training. The International Journal of Aviation Psychology, 21(2), 105‑122. https://doi.org/10.1080/10508414.2011.556443
- Davranche, K., Casini, L., Arnal, P. J., Rupp, T., Perrey, S., & Verges, S. (2016). Cognitive functions and cerebral oxygenation changes during acute and prolonged hypoxic exposure. Physiology & Behavior, 164, 189‑197. https://doi.org/10.1016/j.physbeh.2016.06.001
- Dussault, C., Jouanin, J.-C., Portier, H., Serra, A., Etienne, X., & Guezennec, C. Y. (2002). Étude des modifications de la balance ortho–parasympathique à l’issue de vols acrobatiques chez des pilotes de voltige aérienne. Science & Sports, 17(5), 254‑259. https://doi.org/10.1016/S0765-1597(02)00167-3
- Gauer, O. H., & Henry, J. P. (1964). NEGATIVE (-GZ) ACCELERATION IN RELATION TO ARTERIAL OXYGEN SATURATION, SUBENDOCARDIAL HEMORRHAGE AND VENOUS PRESSURE IN THE FOREHEAD. Aerospace Medicine, 35, 533‑545.
- Gerega, A., Wojtkiewicz, S., Sawosz, P., Kacprzak, M., Toczylowska, B., Bejm, K., Skibniewski, F., Sobotnicki, A., Gacek, A., Maniewski, R., & Liebert, A. (2020). Assessment of the brain ischemia during orthostatic stress and lower body negative pressure in air force pilots by near-infrared spectroscopy. Biomedical Optics Express, 11(2), 1043‑1060. https://doi.org/10.1364/BOE.377779
- Gilgen-Ammann, R., Schweizer, T., & Wyss, T. (2019). RR interval signal quality of a heart rate monitor and an ECG Holter at rest and during exercise. European Journal of Applied Physiology, 119(7), 1525‑1532. https://doi.org/10.1007/s00421-019-04142-5
- Glaister, D. H., & Jöbsis-VanderVliet, F. F. (1988). A near-infrared spectrophotometric method for studying brain O2 sufficiency in man during +Gz acceleration. Aviation, Space, and Environmental Medicine, 59(3), 199‑207.
- Goswami, N., Blaber, A. P., Hinghofer-Szalkay, H., & Convertino, V. A. (2019). Lower Body Negative Pressure : Physiological Effects, Applications, and Implementation. Physiological Reviews, 99(1), 807‑851. https://doi.org/10.1152/physrev.00006.2018
- Guézennec, C.-Y., Louisy, F., Portier, H., Laude, D., Chapuis, B., & Plésant, J. (2001). Effects of aerobatics flight on oxygen consumption and heart rate control : Influence on autonomic cardiovascular regulation during recovery. European Journal of Applied Physiology, 84(6), 562‑568. https://doi.org/10.1007/s004210100381
- Halson, S. L. (2014). Monitoring Training Load to Understand Fatigue in Athletes. Sports Medicine, 44(S2), 139‑147. https://doi.org/10.1007/s40279-014-0253-z
- Hart, S. G., & Staveland, L. E. (1988). Development of NASA-TLX (Task Load Index) : Results of Empirical and Theoretical Research. In P. A. Hancock & N. Meshkati (Éds.), Advances in Psychology (Vol. 52, p. 139‑183). North-Holland. https://doi.org/10.1016/S0166-4115(08)62386-9
- Hinghofer-Szalkay, H. (2011). Gravity, the hydrostatic indifference concept and the cardiovascular system. European Journal of Applied Physiology, 111(2), 163‑174. https://doi.org/10.1007/s00421-010-1646-9
- Impellizzeri, F. M., Marcora, S. M., & Coutts, A. J. (2019). Internal and External Training Load : 15 Years On. International Journal of Sports Physiology and Performance, 14(2), 270‑273. https://doi.org/10.1123/ijspp.2018-0935
- Jennings, D., Cormack, S., Coutts, A. J., Boyd, L., & Aughey, R. J. (2010). The Validity and Reliability of GPS Units for Measuring Distance in Team Sport Specific Running Patterns. International Journal of Sports Physiology and Performance, 5(3), 328‑341. https://doi.org/10.1123/ijspp.5.3.328
- Kellmann, M., & Günther, K.-D. (2000). Changes in stress and recovery in elite rowers during preparation for the Olympic Games: Medicine & Science in Sports & Exercise, 32(3), 676‑683. https://doi.org/10.1097/00005768-200003000-00019
- Kirkham, W. R., Wicks, S. M., & Lowrey, L. (1982). G Incapacitation in Aerobatic Pilots: A Flight Hazard. Civil Aeromedical Institute Federal Aviation Administration Oklahoma City,37.
- Kobayashi, A., & Miyamoto, Y. (2000). In-flight cerebral oxygen status : Continuous monitoring by near-infrared spectroscopy. Aviation, Space, and Environmental Medicine, 71(2), 177‑183.
- Kurihara, K., Kikukawa, A., & Kobayashi, A. (2003). Cerebral oxygenation monitor during head-up and -down tilt using near-infrared spatially resolved spectroscopy. Clinical Physiology and Functional Imaging, 23(4), 177‑181. https://doi.org/10.1046/j.1475-097X.2003.00488.x
- Lalande, S., & Buick, F. (2009). Physiologic +Gz Tolerance Responses Over Successive +Gz Exposures in Simulated Air Combat Maneuvers. Aviation, Space, and Environmental Medicine, 80(12), 1032‑1038. https://doi.org/10.3357/ASEM.2525.2009
- Leplat, J. (1977). Les facteurs déterminant la charge de travail. Rapport introductif. Le Travail Humain, 40(2). https://search.proquest.com/docview/1311641010/citation/AD0AA3FEEBF94550PQ/1
- Mandrick, K. (2013). Application de la spectroscopie proche infrarouge dans la discrimination de la charge de travail. [Thèse]. http://www.theses.fr/171661095
- Manly, T., & Robertson, I. H. (2005). The Sustained Attention to Response Test (SART). In Neurobiology of Attention (p. 337‑338). Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-012375731-9/50059-8
- Mohler, S. R. (1972). G Effects on the Pilot During Aerobatics. Aeromedical Applications Division, Federal Aviation Administration.
- Moroney, W. F., Biers, D. W., Eggemeier, F. T., & Mitchell, J. A. (1992). A comparison of two scoring procedures with the NASA task load index in a simulated flight task. Proceedings of the IEEE 1992 National Aerospace and Electronics Conference@m_NAECON 1992, 734‑740 vol.2. https://doi.org/10.1109/NAECON.1992.220513
- Mourot, L., Bouhaddi, M., Perrey, S., Cappelle, S., Henriet, M.-T., Wolf, J.-P., Rouillon, J.-D., & Regnard, J. (2004). Decrease in heart rate variability with overtraining : Assessment by the Poincaré plot analysis. Clinical Physiology and Functional Imaging, 24(1), 10‑18. https://doi.org/10.1046/j.1475-0961.2003.00523.x
- Nederhof, E., Lemmink, K. A. P. M., Visscher, C., Meeusen, R., & Mulder, T. (2006). Psychomotor Speed : Possibly a New Marker for Overtraining Syndrome. Sports Medicine, 36(10), 817‑828. https://doi.org/10.2165/00007256-200636100-00001
- Perrey, S. (2008). Non-invasive NIR spectroscopy of human brain function during exercise. Methods, 45(4), 289‑299. https://doi.org/10.1016/j.ymeth.2008.04.005
- Perrotta, A. S., Jeklin, A. T., Hives, B. A., Meanwell, L. E., & Warburton, D. E. R. (2017). Validity of the Elite HRV Smartphone Application for Examining Heart Rate Variability in a Field-Based Setting: Journal of Strength and Conditioning Research, 31(8), 2296‑2302. https://doi.org/10.1519/JSC.0000000000001841
- Pichot, V., Roche, F., Gaspoz, J.-M., Enjolras, F., Antoniadis, A., Minini, P., Costes, F., Busso, T., Lacour, J.-R., & Barthélémy, J. C. (2000). Relation between heart rate variability and training load in middle-distance runners, Medicine & Science in Sports & Exercise, 32(10), 1729‑1736. https://doi.org/10.1097/00005768-200010000-00011
- Plews, D. J., Laursen, P. B., Meur, Y. L., Hausswirth, C., Kilding, A. E., & Buchheit, M. (2014). Monitoring Training With Heart-Rate Variability : How Much Compliance Is Needed for Valid Assessment? International Journal of Sports Physiology and Performance, 9(5), 783‑790. https://doi.org/10.1123/ijspp.2013-0455
- Price, D. D., McGrath, P. A., Rafii, A., & Buckingham, B. (1983). The validation of visual analogue scales as ratio scale measures for chronic and experimental pain. Pain, 17(1), 45‑56. https://doi.org/10.1016/0304-3959(83)90126-4
- Schmitt, L., Hellard, P., Millet, G., Roels, B., Richalet, J., & Fouillot, J. (2005). Heart Rate Variability and Performance at Two Different Altitudes in Well-Trained Swimmers. International Journal of Sports Medicine, 27(03), 226‑231. https://doi.org/10.1055/s-2005-865647
- Schmitt, L., Regnard, J., Desmarets, M., Mauny, F., Mourot, L., Fouillot, J.-P., Coulmy, N., & Millet, G. (2013). Fatigue shifts and scatters heart rate variability in elite endurance athletes. PloS One, 8(8), e71588. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0071588
- Schneider, S., Abeln, V., Askew, C. D., Vogt, T., Hoffmann, U., Denise, P., & Strüder, H. K. (2013). Changes in cerebral oxygenation during parabolic flight. European Journal of Applied Physiology, 113(6), 1617‑1623. https://doi.org/10.1007/s00421-013-2588-9
- Schnitzler, C., Seifert, L., & Chollet, D. (2010). Assessing mental workload at maximal swimming intensity using the NASA-TLX questionnaire. Norwegian School of Sport Sciences.
- Smith, D. J. (2003). A Framework for Understanding the Training Process Leading to Elite Performance. Sports Medicine, 33(15), 1103‑1126. https://doi.org/10.2165/00007256-200333150-00003
- Tarvainen, M. P., Niskanen, J.-P., Lipponen, J. A., Ranta-aho, P. O., & Karjalainen, P. A. (2009). Kubios HRV — A Software for Advanced Heart Rate Variability Analysis. In J. Vander Sloten, P. Verdonck, M. Nyssen, & J. Haueisen (Éds.), 4th European Conference of the International Federation for Medical and Biological Engineering (Vol. 22, p. 1022‑1025). Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-540-89208-3_243
- Truszczynski, O., Lewkowicz, R., Wojtkowiak, M., & Biernacki, M. P. (2014). Reaction Time in Pilots During Intervals of High Sustained G. Aviation, Space, and Environmental Medicine, 85(11), 1114‑1120. https://doi.org/10.3357/ASEM.4009.2014
- Verges, S., Rupp, T., Jubeau, M., Wuyam, B., Esteve, F., Levy, P., Perrey, S., & Millet, G. Y. (2012). Cerebral perturbations during exercise in hypoxia. American Journal of Physiology-Regulatory, Integrative and Comparative Physiology, 302(8), R903‑R916. https://doi.org/10.1152/ajpregu.00555.2011
- Villringer, A., & Chance, B. (1997). Non-invasive optical spectroscopy and imaging of human brain function. Trends in Neurosciences, 20(10), 435‑442. https://doi.org/10.1016/S0166-2236(97)01132-6
- Virués-Ortega, J., Garrido, E., Javierre, C., & Kloezeman, K. C. (2006). Human behaviour and development under high-altitude conditions. Developmental Science, 9(4), 400‑410. https://doi.org/10.1111/j.1467-7687.2006.00505.x
- Wickens, C. D. (2002). Situation Awareness and Workload in Aviation. Current Directions in Psychological Science, 11(4), 128‑133.
- Zavadovskiĭ, A. F., Korotaev, M. M., Kopanev, S. V., Pliasova-Bakunina, I. A., & Vavakin, I. N. (1985). Effect of active head-down tilt training on the tolerance for craniad blood redistribution. Kosmicheskaia Biologiia I Aviakosmicheskaia Meditsina, 19(6), 83‑85.