Regular postexercise sauna bathing does not improve heart rate variability: A multi‐arm randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Regular exercise has been shown to increase heart rate variability (HRV) for different populations. Acute and short‐term studies using heat therapy and sauna bathing have also shown HRV improvements. However, long‐term adaptations in HRV to regular exercise and sauna bathing remain unexplored. In this 1:1:1 multi‐arm trial, sedentary participants (n = 38) aged 49 ± 9 years with at least one CVD risk factor were randomly assigned to regular exercise and 15‐min postexercise sauna (EXS), regular exercise only (EXE), or control (CON) group, for an 8‐week intervention. Indices of HRV (RR interval, RMSSD, SDNN, resting heart rate [HR], HRMAX–HRMIN, high frequency power [HFP], and low frequency power [LFP]) were measured before (PRE) and after (POST) the trial. Compared to CON, EXE increased the time‐domain measure of HRMAX–HRMIN (p = 0.003), and elicited significantly smaller decreases in the frequency‐domain measure of LFP (p = 0.022). There were no statistically significant differences between EXS and EXE for any of the HRV indices measured. Eight weeks of regular exercise conferred positive changes in both time‐ and frequency‐domain measures of HRV. However, adding regular sauna bathing postexercise offered no additional benefits to HRV over regular exercise alone.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».