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Enregistrement W2020822068 · doi:10.1002/mus.20541

Assessment of muscle fatigue during exercise in chronic obstructive pulmonary disease

2006· article· en· W2020822068 sur OpenAlexaff
Didier Saey, Claude H. Côt́e, M. Jeffery Mador, Louis Laviolette, Pierre Leblanc, Jean Jobin, François Maltais

Notice bibliographique

RevueMuscle & Nerve · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier de l'Université LavalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCOPDMedicineMuscle fatigueExercise intoleranceCardiologyPulmonary diseaseElectromyographyInternal medicinePhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contractile fatigue is associated with exercise intolerance in patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD). Contractile fatigue may be assessed by quantifying the decline in strength after a fatiguing protocol but this may pose practical problems. The purpose of this study was to investigate the relationship between the decline in quadriceps strength, quadriceps electrical activity, perception of leg fatigue, and arterial lactate level in patients with COPD during constant work-rate cycling exercise. The decline in quadriceps strength was significantly associated with the decrease in electromyographic median frequency (r = 0.606), leg fatigue perception (r = 0.453), and arterial lactate level (r = 0.384). Using the receiver-operating-characteristic curve, it was found that a 4% decline in electromyographic median frequency had a 94% sensitivity and a 75% specificity to predict contractile fatigue. We conclude that contractile fatigue commonly occurs during cycling exercise in COPD. The electromyographic median frequency appears to be a valuable indirect marker to predict contractile leg fatigue.

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)0,001
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations42
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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