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Enregistrement W4229074784 · doi:10.1590/1413-81232022275.10402021

Effects of physical activity on heart rate variability in children and adolescents: a systematic review and meta-analysis

2022· review· en· W4229074784 sur OpenAlexaboutno aff
Hao Chen, Jing Xu, Hao Xie, Yufen Huang, Xin Shen, Fei Xu

Notice bibliographique

RevueCiência & Saúde Coletiva · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Zhejiang ProvinceMinistry of Education of the People's Republic of China
Mots-clésHeart rate variabilityMeta-analysisPhysical activityMedicineAutonomic nervous systemHeart rateAutonomic functionSympathetic activityPhysical therapyInternal medicineBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of the study was to investigate the effects of physical activity (PA) on heart rate variability (HRV) in children and adolescents. We conducted a research of Web of Science, PubMed, ScienceDirect, Springer-Link and EBSCO-host. The revised Newcastle-Ottawa Scale was used in an investigative analysis to assess bias risk. A total of 21 studies were included. Overall, medium-sized associations were found between PA and low frequency and high frequency in children and adolescents. High PA level had significantly higher standard deviation of RR intervals and root of the mean of the sum of the squares of differences between adjacent RR intervals in children and adolescents. The effects of PA on HRV were consistent in children and adolescents. Our systematic review and meta-analysis revealed medium-sized between PA and HRV in children and adolescents. Promoting children's and adolescents' participation in moderate-to-vigorous physical activity (MVPA) will increase parasympathetic nerve activity and decreased sympathetic nerve activity. Our findings support motivating children and adolescents to engage in more MVPA in their daily lives to improve autonomic nervous system function and promote cardiovascular safety.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,021
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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