Impact of applying different resting blood pressure cut-points to clear for maximal exercise
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to examine the impact of applying six commonly-used and two proposed resting blood pressure (BP) cut-points to clear individuals for maximal exercise in non-clinical health, wellness, commercial fitness agencies and physically demanding occupation test sites. METHODS: Participants (n = 1670) completed the Physical Activity Readiness Questionnaire for Everyone (PAR-Q+) and had their resting BP measured. Individuals with a BP >160/90 mmHg were further screened for contraindications to exercise using the ePARMed-X+ (www.eparmedx.com), all 1670 were cleared. There were no adverse events during or post exercise. RESULTS: The percentages of participants cleared for each BP cut-point were: <130/80 mmHg (85.3%), <140/90 mmHg (93.4%), <144/90 mmHg (94.6%), <144/94 mmHg (96.3%), <150/100 mmHg (98.6%), <160/90 mmHg (95.6%), <160/94 mmHg (97.8%) and <160/100 mmHg (99.5%). Individuals who would not have been cleared without further screening were significantly older, had a higher BMI, or had a lower maximal oxygen consumption. CONCLUSIONS: Conservative or lower resting BP cut-points currently applied to clear individuals for maximal exercise provide an unnecessary barrier. For individuals categorized as low-to- moderate risk by evidence-based screening tools such as the PAR-Q+ and ePARmed-X+, we recommend a resting BP cut-point of <160/94 mmHg to clear for maximal exercise until sufficient evidence is amassed to support the increase to <160/100 mmHg.
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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».