The effect of hypoxia on pulmonary O<sub>2</sub> uptake, leg blood flow and muscle deoxygenation during single‐leg knee‐extension exercise
Notice bibliographique
Résumé
The effect of hypoxic breathing on pulmonary O(2) uptake (VO(2p)), leg blood flow (LBF) and O(2) delivery and deoxygenation of the vastus lateralis muscle was examined during constant-load single-leg knee-extension exercise. Seven subjects (24 +/- 4 years; mean +/-s.d.) performed two transitions from unloaded to moderate-intensity exercise (21 W) under normoxic and hypoxic (P(ET)O(2)= 60 mmHg) conditions. Breath-by-breath VO(2p) and beat-by-beat femoral artery mean blood velocity (MBV) were measured by mass spectrometer and volume turbine and Doppler ultrasound (VingMed, CFM 750), respectively. Deoxy-(HHb), oxy-, and total haemoglobin/myoglobin were measured continuously by near-infrared spectroscopy (NIRS; Hamamatsu NIRO-300). VO(2p) data were filtered and averaged to 5 s bins at 20, 40, 60, 120, 180 and 300 s. MBV data were filtered and averaged to 2 s bins (1 contraction cycle). LBF was calculated for each contraction cycle and averaged to 5 s bins at 20, 40, 60, 120, 180 and 300 s. VO(2p) was significantly lower in hypoxia throughout the period of 20, 40, 60 and 120 s of the exercise on-transient. LBF (l min(-1)) was approximately 35% higher (P > 0.05) in hypoxia during the on-transient and steady-state of KE exercise, resulting in a similar leg O(2) delivery in hypoxia and normoxia. Local muscle deoxygenation (HHb) was similar in hypoxia and normoxia. These results suggest that factors other than O(2) delivery, possibly the diffusion of O(2,) were responsible for the lower O(2) uptake during the exercise on-transient in hypoxia.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».