Influence of crank rate on the slow component of pulmonary O<sub>2</sub> uptake during heavy arm-crank exercise
Notice bibliographique
Résumé
The principal aim of this study was to examine the influence of variations in crank rate on the slow component of the pulmonary oxygen uptake ((.)VO(2)) response to heavy-intensity arm-crank ergometry (ACE). We hypothesized that, for the same external work rate, a higher crank rate would elicit a greater amplitude of the (.)VO(2) "slow component". Eleven healthy males (mean (+/- SD) age, 25 ((+/-6) y; body mass, 89.1 ((+/-10.7) kg; ACE (.)VO(2)(peak), 3.36 ((+/-0.47) L x min(-1)) volunteered to participate. The subjects initially completed an incremental exercise test for the determination of (.)VO(2)(peak) and peak power on an electrically braked arm ergometer. Subsequently, they completed "step" transitions from an unloaded baseline to a work rate requiring 70% of peak power: 2 at a crank rate of 50 r x min(-1) (LO) and 2 at a crank rate of 90 r x min(-1) (HI). Pulmonary gas exchange was measured on a breath-by-breath basis and (.)VO(2) kinetics were evaluated from the mean response to each condition using non-linear regression techniques. In contradiction to our hypothesis, the (.)VO(2) slow component was significantly greater at 50 r x min(-1) than at 90 r x min(-1) (LO: 0.60 +/- 0.30 vs. HI: 0.47 +/- 0.21 L x min(-1); p < 0.05). The mean value for the localized rating of perceived exertion was also higher at 50 r x min(-1) than at 90 r x min(-1) (LO: 16.7 +/- 1.4 vs. HI: 15.2 +/- 1.3; p < 0.05), but there was no significant difference in end-exercise blood lactate concentration. It is possible that differences in muscle tension development and blood flow resulted in a greater contribution of "low-efficiency" type II muscle fibres to force production at the lower crank rate in ACE, and that this was linked to the greater (.)VO(2) slow component. However, other factors such as greater isometric contraction of the muscles of the trunk and legs at the lower crank rate might also be implicated.
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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 ».