VO2peak Prediction and Exercise Prescription for Pregnant Women
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The present study was designed to develop and validate a prediction equation for peak oxygen consumption VO2peak) using a progressive treadmill test and to refine the current target HR exercise guidelines for pregnancy (PARmed-X for Pregnancy). METHODS: One hundred fifty-six women between 16 and 22 wk of gestation performed the test to volitional fatigue (peak exercise test). Data from every fourth subject were used to form the cross-validation group. The women were separated into two age groups; 20-29 (N = 60) and 30-39 (N = 96) yr of age and then further separated into fit (VO2peak at the top 25th percentile), unfit (VO2peak at the bottom 25th percentile), and active (between these two ranges). HR and VO2peak values were used in the regression equation to predict target HR ranges at 60 and 80% VO2peak. RESULTS: The prediction equation (R2 = 0.72, R2adjusted = 0.71 and SEE = 2.7) was compared with cross validation (N = 39; P = 0.78). Fit women had a VO2peak > or = 27.2 mL.kg(-1).min(-1) and > or = 26.1 mL.kg.min for ages 20-29 and 30-39 yr, respectively, representing the top 25th percentile. Unfit women had a VO2peak of < or = 21.0 mL.kg(-1).min(-1) and < or = 19.6 mL.kg(-1).min(-1), respectively, representing the bottom 25th percentile. HR/VO2peak regression lines for each fitness level were used to generate the target HR zones in each age group. CONCLUSION: This is the first study to provide a validated prediction equation of VO2peak for pregnant women using a progressive treadmill exercise test. The defined target HR zones based on age and the appropriate fitness levels can be used for exercise prescription in healthy pregnant women.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».