Scaling Submaximal Exercise Cardiac Output and Stroke Volume: The HERITAGE Family Study
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated different methods of scaling submaximal cardiac output (Q) and stroke volume (SV) to best normalize for body size (body surface area [BSA], height [Ht], weight [Wt], and fat-free mass [FFM]). Q and SV were measured at both an absolute (50 W) and a relative power output (60 % of V·O 2max ) in 337 men and 422 women, 17 to 65 years of age. Traditional ratio scaling was examined in addition to allometric scaling, where scaling exponents ( b ) were determined for each body size variable (x) that best normalized the physiological outcome variables (y) for body size (y = a x b ). With ratio scaling, regardless of the body size variable (x = BSA, Ht, Wt, FFM), there was no evidence of a linear relationship between x and y (y = Q or SV). A linear relationship is a necessary condition for appropriate normalization. Further, when ratio-scaled variables (e.g., Q/BSA) were correlated to the body size variable (e.g., BSA) by which they were scaled, significant (p ≤ 0.05) relationships still existed for BSA, Ht, Wt, and FFM. Thus, ratio scaling did not meet either criteria for normalizing Q and SV for body size. In contrast, when allometrically-derived scaling exponents were used to normalize Q and SV (e.g., Q/BSA b ), the resulting scaled values were uncorrelated (i.e., size-independent) with BSA, Ht, Wt, or FFM. These results were independent of age, sex or race. In summary, ratio scaling did not appropriately normalize Q and SV for differences in body size, while allometric scaling did result in size-independent values. Thus, individually-derived allometric exponents should be applied to body size variables to most appropriately adjust Q and SV for body size.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».