Exploring a 1-Minute Paced Deep-Breathing Measurement of Heart Rate Variability as Part of a Workers’ Health Assessment
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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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».