Oxygen uptake kinetics in endurance-trained and untrained postmenopausal women
Notice bibliographique
Résumé
The rate of adjustment for pulmonary oxygen uptake (τV̇O(2p)) is slower in untrained and in older adults. Near-infrared spectroscopy (NIRS) has shed light on potential mechanisms underlying this in young men and women and in older men; however, there is no such data available in older women. The purpose of this study was to gain a better understanding of the mechanisms of slower τV̇O(2p) in older women who were either endurance-trained or untrained. Endurance-trained (n = 10; age, 62.6 ± 1.0 years) and untrained (n = 9; age, 69.1 ± 2.2 years) older women attended 2 maximal and 2 submaximal (90% of ventilatory threshold) exercise sessions. Oxygen uptake (V̇O(2)) was measured breath by breath, using a mass spectrometer, and changes in deoxygenated hemoglobin concentration of the vastus lateralis ([HHb]) were measured using NIRS. Heart rate was measured continuously with a 3-lead electrocardiogram. τV̇O(2p) was faster in trained (35.1 ± 5.5 s) than in untrained (57.0 ± 8.1 s) women. The normalized [HHb] to V̇O(2) ratio, an indicator of muscle O(2) delivery to O(2) utilization, indicated a smaller overshoot in trained (1.09 ± 0.1) than in untrained (1.39 ± 0.1) women. Heart rate data indicated a faster adjustment of heart rate in trained (33.0 ± 13.0) than in untrained (68.7 ± 14.1) women. The pairing of V̇O(2p) data with NIRS-derived [HHb] data indicates that endurance-trained older women likely have better matching of O(2) delivery to O(2) utilization than older untrained women during moderate-intensity exercise, leading to a more rapid adjustment of V̇O(2p).
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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 ».