Diabetes and Technology for Increased Activity Study: The Effects of Exercise and Technology on Heart Rate Variability and Metabolic Syndrome Risk Factors
Notice bibliographique
Résumé
This study tested the hypothesis that an 8-week exercise intervention supported by mobile health (mHealth) technology would improve metabolic syndrome (MetS) risk factors and heart rate variability (HRV) in a population with MetS risk factors. Participants (n = 12; three male; aged 56.9 ± 7.0 years) reported to the laboratory for assessment of MetS risk factors and fitness (VO2max) at baseline (V 0) and after 8-weeks (V 2) of intervention. Participants received an individualized exercise prescription and a mHealth technology kit for remote monitoring of blood pressure (BP), blood glucose, physical activity, and body weight via smartphone. Participants underwent 24-h ambulatory monitoring of R-R intervals following V 0 and V 2. Low and high frequency powers of HRV were assessed from the recording and the ratio of low-to-high frequency powers and low and high frequency powers in normalized units were calculated. One-way repeated measures analysis of variance showed that waist circumference (V 0: 113.1 ± 11.0 cm, V 2: 108.1 ± 14.7 cm; p = 0.004) and diastolic BP (V 0: 81 ± 6 mmHg, V 2: 76 ± 11 mmHg; p = 0.04) were reduced and VO2max increased (V 0: 31.3 ml/kg/min, V 2: 34.8 ml/kg/min; p = 0.02) with no changes in other MetS risk factors. Low and high frequency powers in normalized units were reduced (V 0: 75.5 ± 12.0, V 2: 72.0 ± 12.1; p = 0.03) and increased (V 0: 24.5 ± 12.0, V 2: 28.0 ± 12.1; p = 0.03), respectively, with no other changes in HRV. Over the intervention period, changes in systolic BP were correlated negatively with the changes in R-R interval (r = -0.600; p = 0.04) and positively with the changes in heart rate (r = 0.611; p = 0.03), with no other associations between MetS risk factors and HRV parameters. Thus, this 8-week mHealth supported exercise intervention improved MetS risk factors and HRV parameters, but only changes in systolic BP were associated with improved autonomic function.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».