Breath‐by‐breath pulmonary O<sub>2</sub> uptake kinetics: effect of data processing on confidence in estimating model parameters
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Notice bibliographique
Résumé
New Findings What is the central question of this study? In groups of young and older adults, we investigated whether techniques used as common practice for processing breath‐by‐breath pulmonary O 2 uptake data from repeated step transitions in work rate into the moderate‐intensity exercise domain influence the model parameter estimations and confidence of describing the phase II pulmonary O 2 uptake response. What is the main finding and its importance? Results demonstrate that regardless of age group, during transitions into the moderate‐intensity exercise domain, techniques for processing individual transitions did not affect parameter estimates describing the phase II pulmonary O 2 uptake response; however, the confidence in the parameter estimation could be improved by the technique used to process individual trials. Abstract To improve the signal‐to‐noise ratio of breath‐by‐breath pulmonary O 2 uptake ( ) data, it is common practice to perform multiple step transitions, which are subsequently processed to yield an ensemble‐averaged profile. The effect of different data‐processing techniques on phase II kinetic parameter estimates ( amplitude, time delay and phase II time constant ( τ )] and model confidence [95% confidence interval (CI 95 )] was examined. Young ( n = 9) and older men ( n = 9) performed four step transitions from a 20 W baseline to a work rate corresponding to 90% of their estimated lactate threshold on a cycle ergometer. Breath‐by‐breath was measured using mass spectrometry and volume turbine. Mono‐exponential kinetic modelling of phase II data was performed on data processed using the following techniques: (A) raw data (trials time aligned, breaths of all trials combined and sorted in time); (B) raw data plus interpolation (trials time aligned, combined, sorted and linearly interpolated to second by second); (C) raw data plus interpolation plus 5 s bin averaged; (D) individual trial interpolation plus ensemble averaged [trials time aligned, linearly interpolated to second by second (technique 1; points joined by straight‐line segments), ensemble averaged]; (E) ‘D’ plus 5 s bin averaged; (F) individual trial interpolation plus ensemble averaged [trials time aligned, linearly interpolated to second by second (technique 2; points copied until subsequent point appears), ensemble averaged]; and (G) ‘F’ plus 5 s bin averaged. All of the model parameters were unaffected by data‐processing technique; however, the CI 95 for τ in condition ‘D’ (4 s) was lower ( P < 0.05) than the CI 95 reported for all other conditions (5–10 s). Data‐processing technique had no effect on parameter estimates of the phase II response. However, the narrowest interval for CI 95 occurred when individual trials were linearly interpolated and ensemble averaged.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découle