Safety of Heavy Resistance Exercise During Pregnancy and Postpartum: A Controlled, Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective : To address the knowledge gap on the influence of heavy free-weight resistance exercise on the health of the pregnant athlete and infant. Design : This is a prospective, controlled cohort study with two groups of pregnant women; those engaging in mainly heavy free-weight resistance exercise (REX, n = 33) and those regularly physically active (REF, n = 20). Data originate from eight questionnaires answered prospectively throughout pregnancy and 12 months postpartum. Variables cover exercise routines, pregnancy symptoms and complications, fetal growth, delivery, and mother and infant’s health. Results : Bayesian logistic regression with random and fixed effects identified group membership as a significant predictor of proteinuria, with REX having higher exposure (posterior inclusion probability [PIP] = 1.00; β 1 = 197.07, 95% credible interval [CrI] [163.05, 231.08]). Further, Bayesian logistic regression with random and fixed effects confirmed a higher risk of urinary incontinence in the REF group during pregnancy (PIP = 0.98; β 1 = −1.17, 95% CrI [−1.89, −0.46]). Gas incontinence was also found more common in the REF group during pregnancy (PIP = 1.00; β 1 = −7.62, 95% CrI [−8.68, −6.57]) and postpartum (PIP = 0.91; β 1 = −49.39, 95% CrI [−53.57, −45.43]). There were no significant differences in the postpartum period for fecal and urinary incontinence, injuries, infant health outcomes (all PIP < 0.01), or need for assisted delivery (PIP = 0.33). Conclusion : Female athletes experienced in heavy resistance exercise, who continue training during pregnancy and postpartum, do not face increased pregnancy complications. These findings provide evidence supporting safety of such exercise. Yet we highlight the need for a confirmatory study under full clinical supervision.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».