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Enregistrement W3118968814 · doi:10.3390/ijerph18010302

Effects of Online Bodyweight High-Intensity Interval Training Intervention and Health Education on the Mental Health and Cognition of Sedentary Young Females

2021· article· en· W3118968814 sur OpenAlexaff
Yao Zhang, Beier Zhang, Liaoyan Gan, Limei Ke, Yingyao Fu, Qian Di, Xindong Ma

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Office for Philosophy and Social Sciences
Mots-clésMedicineHigh-intensity interval trainingMental healthInterval trainingConfidence intervalPhysical therapyAnxietyCognitionRandomized controlled trialInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to assess the effectiveness of an online high-intensity interval training (HIIT) intervention and health education on the behaviors, mental health, and cognitive function of sedentary young females. A single-blinded, six-week, randomized controlled pilot trial involving 70 sedentary young Chinese females, aged 18–30 years, was conducted. An intervention group (IG) (n = 33) underwent a HIIT intervention and health education, while a waitlist group (WG) (n = 37) only received health education. In pre-, mid-, and post-tests, both groups filled out questionnaires about physical activity, sedentary behavior, and mental health. Cognitive functions were assessed at the pre- and post-tests by computer-administered cognitive tests. A mixed-effect model with repeated measures was used to analyze outcomes of interest. The retention rate of the IG and WG was 100% and 78.38%, respectively. The IG were found to have significantly increased rates of moderate-to-vigorous physical activity (MVPA) (Mdiff = 940.61, p < 0.001, 95% confidence interval (95% CI): 576.67, 1304.55) from pre-test to post-test, while the WG demonstrated a more marked reduction in sedentary time (Mdiff = −73.02, p = 0.038, 95% CI: −141.90, −4.14) compared with the IG in the post-test. Moreover, anxiety and stress levels were shown to significantly reduce in the IG over the six-week period (Mdiff = −4.73, p = 0.002, 95% CI: −7.30, −2.15 and Mdiff = −5.09, p = 0.001, 95% CI: −8.29, −1.89, respectively). In addition, we observed a significant improvement in verbal ability (p = 0.008, ηp2 = 0.19) following the HIIT intervention and effects of the interaction with time on processing speed (p = 0.050, ηp2 = 0.10) and episodic memory (p = 0.048, ηp2 = 0.11). Moreover, the IG had better global cognitive performance than the WG in the post-test (Mdiff = 8.28, p = 0.003, 95% CI: 3.06, 13.50). In summary, both an online bodyweight HIIT intervention combined with health education, or health education alone, can effectively improve health-related behaviors, but the behavioral consequences may differ based on the emphasis of different intervention modalities. Furthermore, the “bodyweight HIIT plus health education” modality might be a more promising online intervention strategy to mitigate against negative emotions and improve cognitive function.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,130
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations37
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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