Blood Pressure Biofeedback Exerts Intermediate-Term Effects on Blood Pressure and Pressure Reactivity in Individuals with Mild Hypertension: A Randomized Controlled Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This randomized controlled study examined whether a 4-week blood pressure (BP) biofeedback program can reduce BP and BP reactivity to stress in participants with mild hypertension. METHODS: Participants in the active biofeedback group (n=20) were trained in 4 weekly laboratory sessions to self-regulate their BP with continuous BP feedback signals, whereas participants in the sham biofeedback group (n=18) were told to manipulate their BP without feedback signals. BP, skin temperature, skin conductance, BP reactivity to stress, body weight, and state anxiety were assessed before training and repeated at the eighth week after the training. RESULTS: The decreases in systolic (12.6 +/- 8.8 versus 4.1 +/- 5.7) and mean BP (8.2 +/- 6.9 versus 3.3 +/- 4.9) from baseline at week 12 follow-up were significantly greater in the active biofeedback group compared with the sham biofeedback group (p=0.001 and 0.017, respectively). Results from analysis of covariance with the follow-up systolic blood pressure (SBP) (or mean arterial pressure [MAP]) as the dependent variable, baseline SBP (or MAP) as the covariate, and group as the independent variable showed that biofeedback training effectively lowered SBP and MAP (p=0.013 and 0.026, respectively). The pre-to-post differences in skin conductance and SBP reactivity were statistically significant for the biofeedback group (p=0.005 and 0.01, respectively), but not for the control group. For the sample as a whole and for the biofeedback group, the state anxiety score and body weight remained unchanged. CONCLUSIONS: BP biofeedback exerts a specific treatment effect in reducing BP in individuals with mild hypertension, possibly through reducing pressor reactivity to stress.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».