Influence of Land or Water Exercise in Pregnancy on Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study aimed to compare the cross-sectional results from three experimental studies conducted on land, in water, and in mixed form (land + water) during pregnancy on maternal and newborn outcomes. METHODS: A cross-sectional design was used to analyze the results of three randomized clinical trials in healthy pregnant women from Madrid (Spain) and Buenos Aires (Argentina). Five hundred and sixty-eight pregnant women were recruited. For each of the studies, the number of women in the exercise group totaled 107 for study 1 (land), 49 women for study 2 (water), and 101 women for study 3 (land + water). A total of 311 women represented the control group (CG) (pooled together from all three studies). RESULTS: Total maternal weight gain was different between study 1 and CG (11.7 vs 13.4 kg, P = 0.001, Cohen's d = 0.38) as well as the percentage of pregnant women with excessive weight gain (20.6%, n = 22, vs 37.9%, n = 118, respectively, P = 0.005, χ = 16.6, OR = 0.42, 95% confidence interval = 0.25-0.71). The number of pregnant women with gestational diabetes in CG was significantly higher than that in studies 2 and 3 (CG n = 22/7.1%; study 2, n = 0/0%; and study 3, n = 1/1%; P = 0.03, χ = 8.9). CONCLUSION: Exercise performed on land is more effective than aquatic activities in preventing excessive maternal weight gain, whereas combined programs (land + aquatic) or water exercise programs may be more effective in preventing gestational diabetes.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».