Exploring a 1-Minute Paced Deep-Breathing Measurement of Heart Rate Variability as Part of a Workers’ Health Assessment
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Notice bibliographique
Résumé
Low heart rate variability (HRV) is related to health problems that are known reasons for sick-leave or early retirement. A 1-minute-protocol could allow large scale HRV measurement for screening of health problems and, potentially, sustained employability. Our objectives were to explore the association of HRV with measures of health. Cross-sectional design with 877 Dutch employees assessed during a Workers' Health Assessment. Personal and job characteristics, workability, psychological and mental problems, and lifestyle were measured with questionnaires. Biometry was measured (BMI, waist circumference, blood pressure, glucose, cholesterol). HRV was assessed with a 1-minute paced deep-breathing protocol and expressed as mean heart rate range (MHRR). A low MHRR indicates a higher health risk. Groups were classified age adjusted for HRV and compared. Spearman correlations between raw MHRR and the other measures were calculated. Significant univariable correlations (p < 0.05) were entered in a linear regression model to explore the multivariable association with MHRR. Age, years of employment, BMI and waist circumference differed significantly between HRV groups. Significant correlations were found between MHRR and age, workability, BMI, waist circumference, cholesterol, systolic and diastolic blood-pressure and reported physical activity and alcohol consumption. In the multivariable analyses 21.1% of variance was explained: a low HRV correlates with aging, higher BMI and higher levels of reported physically activity. HRV was significantly associated with age, measures of obesity (BMI, waist circumference), and with reported physical activity, which provides a first glance of the utility of a 1-minute paced deep-breathing HRV protocol as part of a comprehensive preventive Workers' Health Assessment.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découle