Effects of Age and Long-Term Endurance Training on V·O2 Kinetics
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study examined the effects of age and training status on the pulmonary oxygen uptake (VO2p) kinetics of untrained and chronically trained young, middle-age, and older groups of men. METHODS: Breath-by-breath VO2p and near-infrared spectroscopy-derived muscle deoxygenation ([HHb]) were monitored continuously in young (20-39 yr) trained (YT, n = 8) and untrained (YuT, n = 8), middle-age (40-59 yr) trained (MT, n = 9) and untrained (MuT, n = 9), and older (60-85 yr) trained (OT, n = 9) and untrained (OuT, n = 8) men. On-transient VO2p and [HHb] responses to cycling exercise at 80% of the estimated lactate threshold (three repeats) were modeled as monoexponential. Data were scaled to a relative percentage of the response (0%-100%), the signals time aligned, and the individual [HHb]-to-VO2p ratio was calculated as the average [HHb]/VO2 during the 20- to 120-s period after exercise onset. RESULTS: The time constant for the adjustment of phase II pulmonary VO2 (τVO2p) was larger in OuT (42.0 ± 11.3 s) compared with that in YT (17.0 ± 7.5 s), MT (18.1 ± 5.3 s), OT (19.8 ± 5.4 s), YuT (25.7 ± 6.6 s), and MuT (24.4 ± 7.4 s) (P < 0.05). Similarly, the [HHb]/VO2 ratio was larger than 1.0 in OuT (1.30 ± 0.13, P < 0.05) and this value was larger than that observed in YT (1.01 ± 0.07), MT (1.04 ± 0.05), OT (1.04 ± 0.04), YuT (1.05 ± 0.03), and MuT (1.02 ± 0.09) (P < 0.05). CONCLUSIONS: This study showed that the slower VO2kinetics typically observed in older individuals can be prevented by long-term endurance training interventions. Although the role of O2 delivery relative to peripheral use cannot be elucidated from the current measures, the absence of age-related slowing of VO2 kinetics seems to be partly related to a preservation of the matching of O2 delivery to O2 utilization in chronically trained older individuals, as suggested by the reduction in the [HHb]/VO2 ratio.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».