Effect of differences in post-exercise lactate accumulation in athletes’ haemodynamics
Notice bibliographique
Résumé
To verify the relationship between exercise intensity and post-exercise haemodynamics, we studied haemodynamic and lactate responses during 10 min following 3 bicycle tests. Two tests were performed for 3 min at 70% and 130% of the workload corresponding to anaerobic threshold (70% W(at) and 130% W(at) tests), and 1 was performed until exhaustion at 150% of the maximum workload achieved during a previous incremental test (150% W(max) test). During the recovery period after the 150% W(max) test we observed the highest increases in blood lactate with respect to the baseline: at the 9th minute of recovery lactate concentration increased by +9.3 +/- 2.7, +6.4 +/- 3.1, and +1.1 +/- 0.9 mmol x L(-1) in the 150% W(max) (p > 0.05 with respect to the other protocol sessions), 130% W(at), and 70% W(at) tests, respectively. We also observed greater reductions in cardiac pre-load and systemic vascular resistance in the 150% W(max) test than in the 130% W(at) and 70% W(at) tests. However, the cardiac output response successfully faced the increased vasodilatation occurring during 150% W(max) test so that changes in mean blood pressure were similar in the 3 test conditions. This study shows that exercises that yielded different lactate concentrations also led to greater vasodilatation. Nevertheless, mechanisms controlling the cardiovascular apparatus successfully prevented a drop in blood pressure in spite of the cardiovascular stress.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».