Effects of alternate nostril breathing exercise on respiratory functions in healthy young adults leading stressful lifestyle
Notice bibliographique
Résumé
Alternate nostril breathing (ANB) is one of the best and easiest breathing exercises (pranayama) of yoga that are good for health and physical fitness. ANB exercise has beneficial and therapeutic effects on respiratory function in both normal as well as diseased humans. This study was conducted with the objective of assessing the physiological effects of short-term ANB exercise on respiratory function in healthy adult individuals leading a stressful life. This prospective interventional study was conducted in the Department of Physiology, Chittagong Medical College (CMC), Chattogram, Bangladesh from July 2017 to June 2018. A total of 100 participants aged 18–20 years, studying in the first year in CMC, were included by using a simple random sampling method. Among them, 50 participants were enrolled in the experimental group. Age- and BMI-matched 50 participants constituted the control group. Height, weight were measured, and BMI was calculated. The participants of the experimental group performed ANB exercise over 4 weeks for 10 min/day. The control participants were neither trained nor allowed to practice nostril breathing during the whole study period. Respiratory parameters like forced vital capacity (FVC), forced expiratory volume in 1st second (FEV1), and peak expiratory flow rate (PEFR) were measured by using a digital spirometer (Chest graph HI-101, Japan). Readings were taken in a healthy upright sitting posture in the control and experimental group initially and after 4 weeks. Student’s t-test was conducted by using SPSS for windows version-23. The mean value of FVC, FEV1, PEFR were significantly (P < 0.001) changed after the ANB exercise when compared to the values before breathing exercise. The results of this study suggest that respiratory function is significantly improved after the ANB exercise. Therefore, ANB can be recommended for increasing respiratory efficiency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».