The Effects of a Novel Deep Breathing Program for Weight Reduction and Cholesterol Metabolism
Notice bibliographique
Résumé
Background: Previous studies have demonstrated the positive impact of yoga and deep breathing exercises on overall physical wellness. The effects of deep breathing alone on metabolic rate, weight, and cholesterol management have not been studied well. Objective: This study assessed changes in weight and metabolic markers following a 30-day intervention of a 12-minute deep breathing program. Methods: Sixty-six participants with a BMI >27 kg/m2 and 18-70 years were enrolled in this study. Participants were assigned to either the control or intervention group in a single-blinded manner. The intervention group followed the novel deep breathing program, while the control group did not modify their lifestyle or exercise. Anthropometric measurements and metabolic markers were evaluated and compared between the two groups after 30 days. Results: After 30 days, the control group exhibited no significant change in mean weight. The intervention group showed a significant mean weight reduction of 1.3 kg. The intervention group experienced a remarkable average decrease of 22.53 mg/dL in cholesterol levels, while the control group had an increase of 7.2 mg/dL. The 12-minute deep breathing sessions were associated with a significant increase in growth hormone and lung function. It was also associated with decreased glycosylated haemoglobin, creatine, inflammatory markers, and cholesterol levels. Conclusion: A guided deep breathing program can lead to reductions in markers of obesity among clinically overweight patients, even without additional lifestyle modifications. Further investigations are warranted to explore the effects of novel deep breathing programs on metabolic markers and elucidate the underlying mechanisms of weight loss.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».