Determination of minimal recording period to assess resting heart rate variability during pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
Traditionally, resting heart rate variability (rHRV) is measured for 10 min using the last 5 min for analyses (e.g., criterion period). It is unknown whether the measurement period can be shortened in pregnant women as there are currently no established standards. We aimed to compare shorter time segments (e.g., from the 1st to 10th minutes) of the parasympathetic index natural logarithm transformation of root mean square of successive R–R differences (Ln rMSSD) with the criterion period in pregnant and nonpregnant women. Twelve pregnant (age: 30.8 ± 3.4 years; gestational age: 20.1 ± 5.0 weeks) and 15 nonpregnant women (age: 29.8 ± 4.0 years) were included. rHRV was measured using a portable heart rate monitor for 10 min while sitting. Ln rMSSD difference/agreement between shorter time segments and criterion period was analyzed. The result observed between the 4th–5th minutes was the shortest time segment not different from/highly agreed with the criterion period in pregnant women (difference [95% confidence interval (CI)]: −0.10 [−0.22 to 0.02]/bias ± 1.96 × SD: −0.06 [−0.38 to 0.25]). In nonpregnant women, the 2nd–3rd-minute segment was the shortest with similar results (difference [95% CI]: −0.04 [−0.15 to 0.07]/bias ± 1.96 × SD: −0.03 [−0.39 to 0.32]). The Ln rMSSD was found to be stable from the 5th–10th minutes and the 3rd–10th minutes in pregnant and nonpregnant women, respectively. A shortened rHRV assessment can increase its applicability in clinical/exercise-training settings. Novelty Ln rMSSD can be measured for 5 min in pregnant women, with the last 1-min segment analyzed. The last 1-min segment from 3 min can be used for rHRV measurement in nonpregnant women. The shortened rHRV assessment can facilitate its applicability in clinical/exercise-training settings.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».