Psychophysiology of slow breathing exercises using heart rate variability measurements for stress reduction
Notice bibliographique
Résumé
Slow breathing exercises, associated with meditation and other eastern style modalities like tai chi and hatha yoga, are now increasingly employed in mainstream medicine to reduce stress, attenuate moderate hypertension, and alleviate symptoms of lifestyle-related illnesses. The clinical literature on slow breathing exercises includes studies employing various physiological measurements, including heart rate variability (HRV), galvanic skin response, and changes in skin temperature. HRV has been increasingly used to measure the activity of the autonomic nervous system in various human studies employing healthy and chronically ill subjects. 1. Objective: To understand the effects of slow breathing exercises on heart rate variability as a complementary intervention for stress reduction. 2. Method: Four subjects, through repetitive trials, were instructed to slow down their breathing following a metronome at 10 breaths per minute or 6 breaths per minute or spontaneously relax to slow down their respiratory rate. The ECG, heart rate, and respiratory rate were recorded using a Powerlab set-up (ADI). 3. Key Results: Results showed an increase in amplitude of heart rate variability during these slow breathing exercises, either through the metronome-guided or spontaneous slow-breathing exercises, especially around a breathing frequency of 6 breaths per minute. The increased amplitude of heart rate variability can be seen as a positive sign, a marker for sympathovagal balance. 4. Conclusion: HRV measurements have shown that slow breathing exercises can increase heart rate variability. Future protocols for clinical trials are being projected using the HRV technique and other physiological measurements for studying effects of yoga-based complementary interventions for stress reduction.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».