Four core circadian behaviors that improve cardiorespiratory fitness through consistent sleep
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVES: To examine the combined impact of four circadian-alignment behaviors-morning sunlight exposure, time-restricted eating, Zone 2 cardiovascular training, and breathwork-on sleep consistency, cardiorespiratory fitness, and parasympathetic activity in adults. METHODS: A pre-post quasi-experimental design involving 38 838 healthy adults who participated in the "Core Four Challenge" over 31 days. Participants were monitored using a wrist-worn device (WHOOP Strap 3.0 and 4.0; Boston, MA) tracking sleep and cardiorespiratory metrics. Data were collected across 3 months: baseline, intervention, and postintervention. RESULTS: Participants significantly increased engagement in all four behaviors compared to matched controls (F ≥ 5610.45, p < .001), leading to improved sleep consistency (F > 11.6, p = .001), resting heart rate (F > 9.2, p ≤ .002), and heart rate variability (F > 6.1, p ≤ .013). Mediation analyses showed that engagement in these four behaviors enhanced cardiorespiratory fitness and parasympathetic activity partially through improved sleep consistency, independent of sleep duration and sleep duration variability. CONCLUSIONS: Increased engagement in the Core Four behaviors was associated with improvements in sleep consistency, which in turn was linked to enhanced cardiorespiratory fitness and parasympathetic activity. This increased engagement persisted for at least 1 month postintervention, suggesting that integrating simple circadian-alignment practices into daily routines may support sustainable improvements in sleep regularity and health outcomes.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».