Breaking boundaries: A chronology with future directions of women in exercise physiology research, centred on pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
Historically, females were excluded from clinical research due to their reproductive roles, hindering medical understanding and healthcare quality. Despite guidelines promoting equal participation, females are underrepresented in exercise science, perpetuating misconceptions about female physiology. Even less attention has been given to exercise in the pregnant population. Research on pregnancy and exercise has evolved considerably from the initial bedrest prescriptions but concerns about exercise risks during pregnancy persisted for many decades. Recent guidelines endorse moderate-intensity physical activity during pregnancy, supported by considerable evidence of its safety and benefits. Mental health during pregnancy, often overlooked, is gaining traction, with exercise showing promise in reducing depression and anxiety. While pregnancy guidelines recommend moderate-intensity physical activity, there remains limited understanding of optimal frequency, intensity, type and time (duration) for extremes like elite athletes or those with complications. Female participation in elite sport and physically demanding jobs is rising, but research on their specific needs is lacking. Traditional practices like bed rest for high-risk pregnancies are being questioned, as evidence suggests it may not improve outcomes. Historical neglect of gestational parents in research perpetuated stereotypes of female frailty, but recent years have seen a shift towards recognizing the benefits of an active pregnancy. Closing knowledge gaps and inclusivity in research are crucial for ensuring guidelines reflect the diverse needs of gestational parents. Therefore, the purpose of this review is to summarize the evolution of exercise physiology and pregnancy research along with future directions for this novel field.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».