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Enregistrement W3084021469 · doi:10.1002/bdr2.1796

Cardiopulmonary exercise testing during pregnancy

2020· review· en· W3084021469 sur OpenAlexafffund
Jenna B. Wowdzia, Margie H. Davenport

Notice bibliographique

RevueBirth Defects Research · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy-related medical research
Établissements canadiensWomen and Children’s Health Research InstituteUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésMedicinePregnancyHeart ratePhysical therapyGestationFetal heart rateIntensive care medicinePhysical medicine and rehabilitationBlood pressureInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of this review is to examine practical considerations when conducting cardiopulmonary exercise testing during pregnancy. In a clinical and research setting, cardiopulmonary exercise testing during pregnancy is valuable in identifying underlying cardiopulmonary conditions, stratifying the risk of adverse pregnancy outcomes, as well as establishing exercise tolerance/limitations. This review encompasses information regarding the unique physiological adaptations that occur throughout gestation (e.g., changes in resting heart rate, blood pressure, glucose, etc.) and how these adaptations impact the interpretation of physiological measurements. There are also key concerns that are unique to pregnant populations that should be considered when participating in exercise (i.e., fetus, ventilation, thermoregulation, urinary incontinence, low back pain, and pelvic girdle pain). This step-by-step review of cardiopulmonary exercise testing outlines pregnancy related adjustments to standardized methods (i.e., screening/documentation, pre- and post-test measurements, protocol specifics, modality selection, and fetal monitoring) which should be considered for the safety of both the participant and fetus. Currently, pregnancy specific exercise testing guidelines are lacking. Therefore, we will be discussing the limitations of current recommendations such as a safe cut off for resting heart rate and pregnancy specific test termination criteria.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,232
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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