Effect of Various Lengths of Respiration on Heart Rate Variability during Simple Bhramari (Humming)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Heart rate varies during breathing and the heart rate variability (HRV) facilitates the autonomic homeostatic capacity. The maximum HRV was observed at around 10 s of prolonged respiration as per HRV biofeedback literature. However, there is a gap in understanding the variations in HRV by different respiration lengths during simple Bhramari practice. Objective: To assess the effect of various respiration lengths (8, 10, 12, and 14 s) on HRV during the simple Bhramari (humming) practice. Methodology: A total of 118 individuals (67 males, 51 females) signed up for the study based on convenience sampling at a wellness center. A randomized (simple permutation) within-subject crossover design with repeated measures was used to measure their HRV during the simple Bhramari practice. The results were analyzed with one-way ANOVA and paired samples t -test. Results: The results indicate that, unlike the 10 s of respiration during HRV biofeedback breathing, maximum HRV during humming happens between 12 and 14 s of long breathing. Conclusions: The unique findings of the study demonstrate the maximization of HRV between the respiration lengths of 12 and 14 s. Future work should explore expanding the research to a broader group of participants, including individuals with chronic conditions and other demographic variables and mantra chanting.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».