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Enregistrement W4251783352 · doi:10.15586/jptcp.v27i2.675

Effects of alternate nostril breathing exercise on cardiac functions in healthy young adults leading a stressful lifestyle

2020· article· en· W4251783352 sur OpenAlexvenueno aff
Iffat Jahan, Momtaz Begum, Shahin Akhter, Md Zakirul Islam, Mainul Haque, Nusrat Jahan

Notice bibliographique

RevueJournal of Population Therapeutics and Clinical Pharmacology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNostrilBreathingMedicineCardiologyInternal medicinePhysical medicine and rehabilitationPsychologyPhysical therapyAnesthesiaNoseSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alternate nostril breathing (ANB) is one of the best and easiest breathing exercises. ANB exercise has beneficial effects on cardiac function in healthy and diseased people. The objectives of this study were to assess the effects of ANB exercise on cardiac physiology among healthy medical students. This was a prospective interventional study that was conducted in the Department of Physiology, Chittagong Medical College (CMC), Chattogram, Bangladesh, from July 2017 to June 2018. A total of 100 research participants (RPs) aged 18–20 years, Year-I medical students of CMC, were selected. A simple random sampling method was adopted. The selection was done after the inclusion and exclusion criteria were applied. The age and body mass index (BMI) of the RPs were analogous in both the control and experimental groups. Cardiac parameters, like pulse and blood pressure (BP), were measured. The initial baseline data were recorded for both groups and after 4 weeks. The research respondents of the experimental group performed ANB exercise for 4 weeks. The mean value pulse and BP were significantly (p < 0.001) changed after breathing exercise, compared to the values before the breathing exercise. The results of this study suggest that cardiac function significantly improves after the breathing exercise. Therefore, ANB can be recommended for increasing cardiac efficiency.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil0,321

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,339 · 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 tête enseignante, 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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