Assessment of physical fitness during pregnancy: validity and reliability of fitness tests, and relationship with maternal and neonatal health – a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To systematically review studies evaluating one or more components of physical fitness (PF) in pregnant women, to answer two research questions: (1) What tests have been employed to assess PF in pregnant women? and (2) What is the validity and reliability of these tests and their relationship with maternal and neonatal health? Design: A systematic review. Data sources: PubMed and Web of Science. Eligibility criteria: Original English or Spanish full-text articles in a group of healthy pregnant women which at least one component of PF was assessed (field based or laboratory tests). Results: A total of 149 articles containing a sum of 191 fitness tests were included. Among the 191 fitness tests, 99 (ie, 52%) assessed cardiorespiratory fitness through 75 different protocols, 28 (15%) assessed muscular fitness through 16 different protocols, 14 (7%) assessed flexibility through 13 different protocols, 45 (24%) assessed balance through 40 different protocols, 2 assessed speed with the same protocol and 3 were multidimensional tests using one protocol. A total of 19 articles with 23 tests (13%) assessed either validity (n=4), reliability (n=6) or the relationship of PF with maternal and neonatal health (n=16). Conclusion: Physical fitness has been assessed through a wide variety of protocols, mostly lacking validity and reliability data, and no consensus exists on the most suitable fitness tests to be performed during pregnancy. PROSPERO registration number: CRD42018117554.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,105 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».