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Enregistrement W1968444381 · doi:10.1186/1471-2288-14-4

Modeling trajectories of perceived leg exertion during maximal cycle ergometer exercise in children and adolescents

2014· article· en· W1968444381 sur OpenAlexaff
Marianne Huebner, Zhen Zhang, Terry M. Therneau, Patrick J. McGrath, Paolo T. Pianosi

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Research Methodology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerceived exertionRating of perceived exertionExertionPhysical therapyCycle ergometerWork (physics)Interquartile rangeMathematicsStatisticsPhysical medicine and rehabilitationPsychologyMedicineHeart rate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Borg developed scales for rating pain and perceived exertion in adults that have also been used in pediatric populations. Models describing functional relationships between perceived exertion and work capacity have not been studied in children. We compared different models and their fits to individual trajectories and assessed the variability in these trajectories. METHODS: Ratings of perceived exertion (RPE) were collected from 79 children. Progressive cycle ergonometric testing was performed to maximal work capacity with test duration ranging from 6- 12 minutes. Ratings were obtained during each 1-minute increment. Work was normalized to individual maximal work capacity (Wmax). A delay was defined as the fraction of Wmax at which point an increase in ratings of leg fatigue occurred. Such a delay term allows the characterization of trajectories for children whose ratings were initially constant with increasing work. Two models were considered, a delay model and a power model that is commonly used to analyze Borg ratings. Individual model fit was assessed with root mean squared error (RMSE). Functional clustering algorithms were used to identify patterns. RESULTS: Leg tiredness developed quickly for some children while for others there was a delay before an in- creased ratings of leg exertion occurred with increasing work. Models for individual trajectories with the smallest RMSE included a delay and a quadratic term (quadratic-delay model), or a power function and a delay term (power-delay model) compared to a simple power function. The median delay was 40% Wmax (interquartile range (IQR): 26-49%) in a quadratic-delay model, while the median exponent was 1.03 (IQR: 0.83-1.78) in a power-delay model. Nine clusters were identified showing linear or quadratic patterns with or without a delay. Cluster membership did not depend on age, gender or diagnosis. CONCLUSION: Children and adolescents vary widely in their capacity to rate their perceptions and exhibit different functional relationships between ratings of perceived exertion and work capacity normalized across individuals. Models including a delay term, a linear component, or a power function can describe these individual trajectories of perceived leg exertion during incremental exercise to voluntary exhaustion.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,202
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,102
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,324 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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