Estimating instantaneous energetic cost during non-steady-state gait
Notice bibliographique
Résumé
Respiratory measures of oxygen and carbon dioxide are routinely used to estimate the body's steady-state metabolic energy use. However, slow mitochondrial dynamics, long transit times, complex respiratory control mechanisms, and high breath-by-breath variability obscure the relationship between the body's instantaneous energy demands (instantaneous energetic cost) and that measured from respiratory gases (measured energetic cost). The purpose of this study was to expand on traditional methods of assessing metabolic cost by estimating instantaneous energetic cost during non-steady-state conditions. To accomplish this goal, we first imposed known changes in energy use (input), while measuring the breath-by-breath response (output). We used these input/output relationships to model the body as a dynamic system that maps instantaneous to measured energetic cost. We found that a first-order linear differential equation well approximates transient energetic cost responses during gait. Across all subjects, model fits were parameterized by an average time constant (τ) of 42 ± 12 s with an average R(2) of 0.94 ± 0.05 (mean ± SD). Armed with this input/output model, we next tested whether we could use it to reliably estimate instantaneous energetic cost from breath-by-breath measures under conditions that simulated dynamically changing gait. A comparison of the imposed energetic cost profiles and our estimated instantaneous cost demonstrated a close correspondence, supporting the use of our methodology to study the role of energetics during locomotor adaptation and learning.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».