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Enregistrement W3213053995 · doi:10.1177/17423953211049753

Getting the best GRIP on blood pressure control: Investigating a cost-effective isometric handgrip alternative

2021· article· en· W3213053995 sur OpenAlexafffund
Jared Jeffrey Richards, Paula M. van Wyk, Cayla N. Wood, Logan Shea, Ian Swaine, Phillip D. Levy, Jamie Crawley, Kevin Milne, Cheri L. McGowan

Notice bibliographique

RevueChronic Illness · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesUniversity of Windsor
Mots-clésIsometric exerciseHand strengthMedicinePhysical medicine and rehabilitationBlood pressurePhysical therapyGrip strengthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The World Health Organization emphasises the need for cost-effective alternative methods to lower blood pressure (BP). Endorsed nationally in HTN guidelines, isometric handgrip (IHG) training is an alternative method of BP control. The purpose of this study was to compare the BP, heart rate (HR) and rates of perceived exertion (RPE) responses between a bout of IHG training performed using the traditional computerized device and a more affordable, inflatable stress ball. METHODS: Twenty healthy adults performed one bout (4, 2-min isometric contractions, with 1-min rests between each contraction at 30% maximal voluntary contraction) of IHG training using the traditional computerized device, and one bout with the inflatable stress ball. BP, HR, and RPE were recorded. RESULTS: < 0.05). However, average RPE for both devices ranged between 5 and 6 indicating that participants were rating 30% of their MVC, consistent with previous work. DISCUSSION: The similar cardiovascular and psychophysical responses provide support for the potential use of this low individual- and provider-burden, cost-efficient IHG device, and lay the foundation for a future training study to test the hypothesis of benefit.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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