Pulmonary diffusion and aerobic capacity: is there a relation? Does obesity matter?
Notice bibliographique
Résumé
AIM: We sought to determine whether pulmonary diffusing capacity for nitric oxide (DLNO), carbon monoxide (DLCO) and pulmonary capillary blood volume (Vc) at rest predict peak aerobic capacity (VO2peak), and if so, to discern which measure predicts better. METHODS: Thirty-five individuals with extreme obesity (body mass index or BMI = 50 +/- 8 kg m((-2)) and 26 fit, non-obese subjects (BMI = 23 +/- 2 kg m((-2)) participated. DLNO and DLCO at rest were first measured. Then, subjects performed a graded exercise test on a cycle ergometer to determine (VO2peak). Multivariate regression was used to assess relations in the data. RESULTS: Findings indicate that (i) pulmonary diffusion at rest predicts (VO2peak) in the fit and obese when measured with DLNO, but only in the fit when measured with DLCO; (ii) the observed relation between pulmonary diffusion at rest and (VO2peak) is different in the fit and obese; (iii) DLNO explains (VO2peak) better than DLCO or Vc. The findings imply the following reference equations for DLNO: (VO2peak) (mL kg(-1) min(-1)) = 6.81 + 0.27 x DLNO for fit individuals; (VO2peak) (mL kg(-1) min(-1)) = 6.81 + 0.06 x DLNO, for obese individuals (in both groups, adjusted R(2 )=( )0.92; RMSE = 5.58). CONCLUSION: Pulmonary diffusion at rest predicts (VO2peak), although a relation exists for obese subjects only when DLNO is used, and the magnitude of the relation depends on gender when either DLCO or Vc is used. We recommend DLNO as a measure of pulmonary diffusion, both for its ease of collection as well as its tighter relation with (VO2peak).
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».