Adjustment for gas exchange threshold enhances precision of heart rate-derived <i>V</i>O<sub>2</sub> estimates during heavy exercise
Notice bibliographique
Résumé
Overestimates of oxygen uptake (VO2) are derived from the heart rate reserve-VO2 reserve (HRR-VO2R) model. We tested the hypothesis that adjusting for differences above and below gas exchange threshold (HRR-GET model) would tighten the precision of HR-derived VO2 estimates during heavy exercise. Seven men and 7 women of various VO2 max levels, on 2 separate days, cycled for 6 min at intensities equal to power at GET, 15% the difference between GET and VO2 max (15% above), and at 30% above GET. A second bout at 15% above GET (15% above (bout 2)) after 3 min of recovery was performed to assess estimates during interval training. Actual VO2 was compared with estimates derived from the HRR-VO2R and the HRR-GET. VO2 values were summed over the 6 min duration of data collection (6 min LO2) and compared with Bland-Altman plots. HRR-VO2R yielded 6 min LO2 (+/-2 SD) overestimates of 2.0 (+/-2.5), 1.9 (+/-2.7), and 1.3 (+/-3.3) for GET, 15% over, and 30% over, respectively, whereas corresponding 6 min LO2 difference values for the HRR-GET model were -0.42 (+/-1.6), -0.23 (+/-1.1), and -0.55 (+/-1.8), respectively. For 15% above (bout 2), the 6 min LO2 difference for HRR-VO2R was 1.8 (+/-2.9), whereas the difference for HRR-GET was 0.17 (+/-1.4). The 6 min LO2 values relative to the subjects' VO2 max did not vary (r=0.05 to 0.36); therefore, fitness level did not affect estimates. Sex did not affect accuracy of either estimate model (sex X estimate model interaction, p>0.95). We observed accurate estimates from the HRR-GET model during heavy exercise.
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 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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».