Does level of breast support differentially affect exertional symptoms and respiratory system responses in large- and small-breasted women during treadmill exercise?
Notice bibliographique
Résumé
We assessed how different levels of breast support affected exertional symptoms and respiratory responses in small- and large-breasted females during treadmill exercise. Twenty recreationally-active females (mean ± SD age: 22 ± 2 years) were divided into small (SBV: 322±77 mL) and large breast volume (LBV: 580±88 mL; p < 0.001, g = 2.98) groups. Participants completed three 5 min bouts of treadmill exercise at 30%, 60%, and 90% of individual peak power output (PPO)—corresponding to walking, low-intensity running, and high-intensity running—wearing either a high-support or low-support sports bra (randomized). Measurements included cardiorespiratory variables, operating lung volumes, inspiratory muscle electromyographic, respiratory muscle pressures, breast acceleration, and exertional symptoms (breathlessness, chest tightness due to bra). High- versus low-support sports bras reduced mean breast acceleration ( p < 0.001, [Formula: see text]=0.55), but evoked higher ratings of chest tightness ( p = 0.040, [Formula: see text]=0.16) in LBV participants at low- and high-intensity running ( g = 1.09 and g = 0.99, respectively). Although breathlessness was not significantly different by bra or breast volume (all p > 0.05), LBV participants consistently reported breathlessness intensity and unpleasantness ≥ 1 Borg unit (BU) higher than SBV participants during low- and high-intensity running (breathlessness intensity: ∼5 vs. ∼3 BU at 60% PPO; ∼9 vs. ∼7 BU at 90% PPO; breathlessness unpleasantness: ∼4 vs. ∼2 BU at 60% PPO, ∼8 vs. ∼6 BU at 90% PPO). There were no differences in cardiorespiratory variables, inspiratory muscle activity, operating lung volumes between breast volume groups or sports bras (all p > 0.05). We emphasize the importance of addressing subjective discomfort, including chest tightness and breathlessness, when developing effective breast support for weight-bearing exercise, especially for larger-breasted individuals.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».