Higher Cardiorespiratory Fitness Is Associated With Better Ratings Of Mood Regardless Of Contraceptive Use Status In Young, Healthy Women
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mood disturbances occur across the hormonal cycle in naturally cycling women (NAT) and women using oral contraceptive pills (OCP). Greater cardiorespiratory fitness (CRF) has been shown to protect against mood disturbances in NMW across the menstrual cycle; however, the protective role of CRF on mood in OCP users is currently unknown. PURPOSE: To characterize the relationship between CRF and mood across the menstrual cycle in the NAT, 2nd, and 3rd generation OCP groups (OCP2, OCP3). METHODS: 30 pre-menopausal women (age = 21 ± 2 years; n = 9 NAT; n = 9 OCP2; n = 12 OCP3) completed a maximal test on a cycle ergometer to estimate CRF during a familiarization visit. Participants then completed two experimental visits in a randomized order: 1) mid-luteal/active high hormone phase, and 2) early follicular/placebo low hormone phase. Mood disturbances (Depression Anxiety Stress Scale (DASS-21)) and physiological stress (heart rate variability (HRV)) were assessed during each visit. To assess differences in mood across the menstrual and hormonal cycles between NAT, OCP2, and OCP3, analysis was done using linear-mixed effects model with time, groups, and time by group interaction as fixed effects, and participants as random effects. To assess the relationship between mood and CRF at high and low hormone phases, generalized linear models were used with contraceptive status as a fixed effect and CRF as a covariate. RESULTS: There were no differences in ratings of depression, anxiety, or stress between different contraceptive use status groups across the hormonal cycles (P = 0.946). Interestingly, there was a significant protective effect of CRF on symptoms of depression (β = -0.164; P = 0.04) and overall mood ratings (β = -0.420; P = 0.046) in the low hormone phase, regardless of contraceptive use status. There were no corresponding differences in HRV metrics when accounting for CRF in either the low or high hormone phases in any group. CONCLUSIONS: There do not appear to be differences in ratings of mood between NAT, OCP2, and OCP3 across the hormonal cycles. Importantly, higher CRF appears to have a protective role in mitigating low mood during the low hormone phase of the hormonal cycle, regardless of contraceptive use status. Study support from NSERC Discovery Grant (#20011033 to M. MacDonald; #202103522 to J. Walsh).
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».