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Enregistrement W1970460911 · doi:10.1249/01.mss.0000139898.30804.60

Prevalence of Exercise-Induced Arterial Hypoxemia in Healthy Women

2004· article· en· W1970460911 sur OpenAlexaff
Jennifer C. Richards, Donald C. McKenzie, Darren E. R. Warburton, Jeremy Road, A. William Sheel

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and Diving-Related Complications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHypoxemiaMedicineCardiologyPhysical therapyInternal medicinePhysical medicine and rehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Exercise-induced arterial hypoxemia (EIAH) is reported to occur in approximately 50% of highly trained male endurance athletes. Few studies have examined EIAH in women and the prevalence remains unclear. It has been reported that some female subjects who develop EIAH possess maximal oxygen consumption (VO2max) values that are within 15% of their predicted value. This is unique to women, where EIAH has generally been reported in men who have a high VO2max. The primary objective of this investigation was to determine the prevalence of EIAH in a large female population with a wide range of VO2max values. It was hypothesized that EIAH would occur with a greater prevalence and at relatively lower predicted VO2max than that previously reported in males. METHODS: Young women (N = 52; 26.5 +/- 4.9 yr) performed a cycle test to exhaustion to determine VO2max, and oxyhemoglobin saturation (SaO2) was monitored via pulse oximetry. All subjects were tested during the early follicular phase of their menstrual cycle. A >/= 4% drop in SaO2 represented EIAH. RESULTS: Values for VO2max were variable (VO2max range: 28.0-61.3 mL x kg(-1) x min(-1)). EIAH was present in 67% of the women with N = 19 displaying mild EIAH (92-94%SaO2) and N = 16 displaying moderate EIAH (87-91%SaO2). CONCLUSION: It appears that the prevalence of EIAH in women is slightly greater than the 50% prevalence value that is typically reported for highly fit men.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,268 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations78
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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