Physical activity and gestational weight gain predict physiological and perceptual responses to exercise during pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Exercise is known to improve the health of the pregnant woman and her child. Studies that have evaluated physiological parameters during prenatal exercise have conflicting results. Better understanding of these physiological responses can modify exercise prescriptions, safety, and monitoring strategies. We examined the association between age, prepregnancy body mass index (BMI), gestational weight gain (GWG), and physical activity (PA) levels, factors that may influence a change in physiological (HR, VO2 responses) and perceptual (RPE) responses to acute exercise throughout pregnancy. Methods Twenty‐two healthy pregnant women (31.4 ± 3.7 years) performed a Submaximal incremental Walking Exercise Test (SWET). Early‐ (13–18 weeks), mid‐ (24–28 weeks), and late‐pregnancy (34–37 weeks) were compared. VO2 (L/min; ml/kg/min), HR (bpm), and RPE were collected at the end of each test stage. PA was determined by accelerometry. We associated PA levels, GWG, prepregnancy BMI, and age with HR, RPE, and VO2 responses. Results HR, RPE, and absolute VO2 were higher in late‐pregnancy compared to earlier time points (p < .05; η2 = 0.299–0.525). Regression models were built for HR (all time points), RPE (early‐ and late‐pregnancy), and VO2 (L/min; late‐pregnancy). HR (late‐pregnancy) was predicted by time in vigorous PA, GWG, age, and prepregnancy BMI (r2 = 0.645; SEE = 5.84). RPE (late‐pregnancy) was predicted by sedentary time, GWG, prepregnancy BMI, and age (r2 = 0.662; SEE = 1.21). Conclusion Physiological/perceptual responses were higher in late‐pregnancy compared to other time points and associated with combined PA, GWG, prepregnancy BMI, and age. These findings can be used to modify exercise prescriptions and designs for future PA interventions in pregnant women.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».