Breath‐by‐breath pulmonary O<sub>2</sub> uptake kinetics: effect of data processing on confidence in estimating model parameters
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 O2 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 O2 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 O2 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 O2 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 (CI95)] 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 CI95 for τ in condition ‘D’ (4 s) was lower (P < 0.05) than the CI95 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 CI95 occurred when individual trials were linearly interpolated and ensemble averaged.
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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 | 0,057 | 0,292 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».