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Enregistrement W2563293903 · doi:10.1111/cpf.12405

Acute effects of water immersion on heart rate variability in participants with heart disease

2016· article· en· W2563293903 sur OpenAlexafffund
Andrée Dionne, Mario Leone, Serge Goulet, David E. Andrich, Louis Përusse, Alain Steve Comtois

Notice bibliographique

RevueClinical Physiology and Functional Imaging · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversité du Québec à MontréalCégep de ChicoutimiUniversité du Québec à ChicoutimiUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineSupine positionHeart rate variabilityHeart rateHeart diseaseCardiologyRehabilitationInternal medicineAnesthesiaPhysical therapyBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Water immersion and aquatic exercise can be an important therapeutic tool in patients suffering from heart disease (HD). However, the effects of water immersion on heart rate variability (HRV) in HD participants remain unknown. METHODS: Twenty-eight volunteers in sinus rhythm within the same age range took part in this study: 18 HD and ten healthy controls (HC). Heart rhythm was collected with a heart rate monitor (sampling rate 1000 Hz) for periods of 10 min at rest in the supine position on land, standing on land (STL) and standing in water (STW) to the xiphoid process. RESULTS: Heart disease participants had the same response as HC participants to the three experimental conditions (no significant between-group differences in all HRV variables). STW (immersion) caused in both groups to increase HRV when compared to supine and STL. CONCLUSION: Heart disease participants demonstrate similar beneficial adaptations as HC participants to the effects of immersion, reinforcing the concept that immersion can be a valuable aquatic cardiac rehabilitation tool to acutely increase HRV. Approaches that improve HRV in both healthy and cardiac patients may have a positive impact on the reduction of morbidity and mortality.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,291 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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