Effects of aerobic, strength, and combined training during pregnancy in the blood pressure: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Gestational hypertension can lead to fetal complications, and, if untreated, high blood pressure during pregnancy may cause eclampsia and even death in the mother and fetus. Exercise is a strategy for preventing blood pressure disorders. There is little knowledge about the physiological impacts of different physical types of training on blood pressure during pregnancy. For that, this meta-analysis aimed to compare the effects of different physical exercise modalities (i.e., aerobic training—AT, strength training—ST, and combined training—AT + ST) on systolic blood pressure (SBP) and diastolic blood pressure (DBP) of pregnant women. A search was performed on PUBMED, LILACS, CINAHL, Sport discus, EMBASE, SCOPUS, and Cochrane Central Register of Controlled Trials to identify researchers. From 3,450 studies, 20 and 19 were included in the qualitative and quantitative analyses. AT studies presented a medium effect size (ES) on SBP [−0.29 (−2.95 to 2.36) p = 0.83], with substantial heterogeneity (I 2 = 64%), and had a large impact on DBP [−1.34 (−2.98 to 0.30) p = 0.11], with moderate heterogeneity (I 2 = 30%). ST researchers showed a large ES on SBP [−1.09 (−3.66 to 1.49) p = 0.41], with a reduced heterogeneity (I 2 = 0%), and a medium ES on DBP [−0.26 (−2.77 to 2.19) p = 0.83] with moderate heterogeneity (I 2 = 38%). AT + ST studies had a large ES on SBP [−1.69 (−3.88 to 0.49) p = 0.13] and DBP [−01.29 (−2.26 to 0.31) p = 0.01] with considerable (I 2 = 83%) and moderate heterogeneity (I 2 = 47%), respectively. These findings are essential for developing new research protocols to avoid gestational hypertension and preeclampsia. AT + ST had a large impact on the SBP and DBP reduction; however, there is a need for more similar procedures to reduce heterogeneity between studies, promoting consensual results. Systematic Review Registration: [ PROSPERO ], identifier [CRD42021256509].
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».