Wuqinxi Qigong as an Alternative Exercise for Improving Risk Factors Associated with Metabolic Syndrome: A Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
Background: The improvement of living standards has led to increases in the prevalence of hypokinetic diseases. In particular, multifactorial complex diseases, such as metabolic syndrome, are becoming more prevalent. Currently, developing effective methods to combat or prevent metabolic syndrome is of critical public health importance. Thus, we conducted a systematic review to evaluate the existing literature regarding the effects of Wuqinxi exercise on reducing risk factors related to metabolic syndrome. Methods: Both English- and Chinese-language databases were searched for randomized controlled trials investigating the effects of Wuqinxi on these outcomes. Meanwhile, we extracted usable data for computing pooled effect size estimates, along with the random-effects model. Results: The synthesized results showed positive effects of Wuqinxi exercise on systolic blood pressure (SBP, SMD = 0.62, 95% CI 0.38 to 0.85, p < 0.001, I2 = 24.06%), diastolic blood pressure (DBP, SMD = 0.62, 95% CI 0.22 to 1.00, p < 0.001, I2 = 61.28%), total plasma cholesterol (TC, SMD = 0.88, 95% CI 0.41 to 1.36, p < 0.001, I2 = 78.71%), triglyceride (TG, SMD = 0.87, 95% CI 0.49 to 1.24, p < 0.001, I2 = 67.22%), low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C, SMD = 1.24, 95% CI 0.76 to 1.72, p < 0.001, I2 = 78.27%), and high-density lipoprotein cholesterol (HDL, SMD = 0.95, 95% CI 0.43 to 1.46, p < 0.001, I2 = 82.27%). In addition, regression results showed that longer-duration Wuqinxi intervention significantly improved DBP (β = 0.00016, Q = 5.72, df = 1, p = 0.02), TC (β = −0.00010, Q = 9.03, df = 1, p = 0.01), TG (β = 0.00012, Q = 6.23, df = 1, p = 0.01), and LDL (β = 0.00011, Q = 5.52, df = 1, p = 0.02). Conclusions: Wuqinxi may be an effective intervention to alleviate the cardiovascular disease risk factors of metabolic syndrome.
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 | 0,010 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,043 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».