Clinical and exercise professional opinion on designing a postpartum return-to-running training programme: an international Delphi study and consensus statement
Notice bibliographique
Résumé
Returning to running postpartum presents challenges such as musculoskeletal pain and pelvic floor dysfunction for some females, but there is little guidance on developing and progressing postpartum training programmes. This study aims to establish expert consensus recommendations on designing and modifying a postpartum return-to-running training programme, highlight costs and access to qualified professionals as potential barriers and discuss clinical, research and sports policy implications.A three-round Delphi survey of clinical and exercise professionals working with postpartum runners was conducted. Round I consisted of open-ended questions related to designing the training plan, modifications based on biopsychosocial factors, key muscle groups to train and referral and payment sources. Rounds II and III involved Likert-scale voting to identify consensus (≥75% agreement).118 participants completed Round I, 107 completed Round II (response rate 90.6%) and 95 completed Round III (response rate 80.5%). Consensus was reached in 42/47 (89%) statements, including recommendations for a period of relative rest, gradual increases in duration and intensity, starting with a walk-run protocol and incorporating strength training. Training should be modified based on musculoskeletal or pelvic symptoms, sleep, mental health, lactation or energy availability concerns. Cost and access to experienced postpartum running professionals were identified as potential barriers for runners to receive care.Consensus recommendations for a postpartum return-to-running programme include an individualised exercise prescription, gradual increases in physical activity, walk-run protocols and targeted muscle strengthening. Further research and improved access to clinical and exercise professionals are needed to inform and facilitate best practices.
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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 | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».