Exploring Acceptability, Feasibility, and Impact of Heart Rate Variability to Provide Physical Activity Guidance Postpartum
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Introduction Women report lower levels of physical activity (PA) postpartum due to numerous barriers to engagement such as lack of time, energy, motivation, social support, and fatigue. Despite these noted barriers, PA recommendations are universal and do not allow for a tailored PA approach. Therefore, we assessed the acceptability, feasibility, and impact of individualized postpartum PA guidance. Method Participants measured heart rate variability (HRV) for 3 min every morning for 2 wk. These baseline measures were used to create individualized HRV-guided PA recommendations. The goal was to create HRV-based zones with appropriate options for PA. Participants were instructed to measure and record their HRV daily for the 8-wk intervention period and choose a daily activity that was appropriate to their reading. A mixed-methods approach of pre- and post-intervention questionnaires and qualitative interviews were used to assess the impact of the intervention on participants and whether they felt the intervention was acceptable and feasible. Results The average age of women in the study was 33 (3.7) yr, and participants were, on average, 29 (7.4) wk (7.2 (1.9) months) postpartum. Participants reported recording their daily HRV on an average of 49 of the 56 d (88%) comprising the 8-wk intervention period. Participants reported completing, on average, 27 sessions (48%) in the correct categories (i.e., the zone indicated by the daily HRV reading). From baseline to post-intervention, there were significant improvements in PA, fatigue, and sleep. Participants noted high acceptability but low feasibility of the HRV method for individualized PA guidance. Conclusions Although a relatively simple intervention (i.e., daily HRV readings) may enhance PA and other outcomes, this intervention was only somewhat feasible and left women desiring greater support and accountability.
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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 | 0,000 | 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 ».