To HIIT or not to HIIT? The question pregnant women may be searching for online: a descriptive observational study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: An increasingly popular exercise modality for women is high-intensity interval training (HIIT). Limited research has assessed HIIT during pregnancy, and as a result, pregnant women may inquire about HIIT on their own through online searches. The purpose of this study was to systematically search and critically evaluate online resources that women may access when inquiring about performing HIIT during pregnancy. METHODS: as a reference, we identified evidence-based safety recommendations that apply to all prenatal exercise regimes. All selected links were assessed for whether or not they included evidence-based exercise and pregnancy safety recommendations. Descriptive analyses were performed to report the frequency of each construct. RESULTS: Seventy-six links were retrieved, and 33 relevant links were selected for inclusion. The majority of the retrieved links recommended that women should consult a healthcare provider before beginning any exercise programme (67%), and modify the intensity and types of exercises in the active HIIT bout based on general pregnancy-related changes (73%) and individual comfort level (55%). Just under half of the links recommended modifying intensity based on prepregnancy activity level (46%), offered trimester-specific recommendations (42%), and only 12% mentioned contraindications to exercise. CONCLUSION: Publicly accessible information online on HIIT during pregnancy does not routinely adhere to evidence-based safety recommendations for prenatal exercise. Further research on HIIT during pregnancy and public dissemination of findings is required.
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.
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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle