Heart rate variability improves in 3–5-year-old children following a 6-month physical activity-based intervention: the Active Early Learning (AEL) cluster randomised controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Heart rate variability (HRV) measurement provides non-invasive assessment of autonomic stability and cardiometabolic disease risk. Insufficient physical activity in early childhood may contribute to negative cardiometabolic health. The Active Early Learning (AEL) study was a 6-month randomised controlled trial investigating the effects of a physical activity-based program incorporating movement within the daily curriculum of preschool children. The current study assessed the effects of the AEL intervention on HRV as a measure of cardiac vagal control. Children aged between 3–5 years and enrolled in a preschool with an attendance of ≥15 children were eligible. Physical activity was recorded using an Actigraph wGT3x accelerometer worn at the waist of participants over 3 consecutive days. A Polar H10 chest strap measured HRV with the HF-band and RMSSD representing cardiac vagal control. After 6 months of the AEL trial, linear mixed model analyses revealed a significant intervention effect for increased HF (p = 0.044). The control group did not demonstrate changes in cardiac vagal control after the intervention ceased. Independent of age, sex, physical activity and BMI, the AEL study elicited significant improvements in the cardiac vagal control of participants who received the intervention. Findings highlight the importance of investigating HRV for assessing the cardiometabolic health in young children. ANZCTR trial registration number: ACTRN12619000638134. Novelty: The AEL curriculum improved child HRV independent of age, sex, physical activity and BMI. Heart rate and RR intervals did not demonstrate changes for the intervention and control groups. Multivariate programs for developing physical competence, confidence, knowledge and motivation may improve child health.
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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 | 0,001 |
| 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 ».