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Enregistrement W2067262978 · doi:10.3389/fendo.2013.00121

Diabetes and Technology for Increased Activity Study: The Effects of Exercise and Technology on Heart Rate Variability and Metabolic Syndrome Risk Factors

2013· article· en· W2067262978 sur OpenAlexaff
Melanie I. Stuckey, Antti M. Kiviniemi, Robert J. Petrella

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Endocrinology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWaistHeart rateBlood pressureDiabetes mellitusHeart rate variabilityPopulationMetabolic syndromeInternal medicineMetabolic equivalentCardiologyDiastolePhysical therapyObesityPhysical activityEndocrinologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,714

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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