'Reverse Lactate Threshold‘ - A Novel Approach To High-resolution, Single-session Determination Of The Anaerobic-threshold
Notice bibliographique
Résumé
Existing single-session tests for estimating of the Anaerobic-Threshold (AnT) or Maximal Lactate Steady-State (MLSS) show unsatisfactory validity, reliability, or resolution. The main shortcomings of the accepted 'Gold Standard‘, the multi-session MLSS test, are prohibitive impracticality and unproven reliability. PURPOSE: To introduce the proposed single-session 'Reverse Lactate Threshold‘ test (RLT) for AnT/MLSS determination, validate it against the accepted 'Gold Standard‘ (MLSS test), and test its reliability. METHODS: The RLT consists of 2 contiguous series of continuous 4-min stages. A 3-5-stage series is progressively incremented from a mild work load to 5-20% above the presumed MLSS intensity. It is followed by a 3-6-load reverse series decremented in small steps. Capillary blood is sampled at the end of each stage for lactate concentration ([La]). [La] is then plotted against load and the power output at peak [La] during the reverse series is taken as the RLT-determined AnT. Four athletes of different training levels and disciplines (rowing, cycling, running) served for RLT validation and completed all RLT and MLSS-verification tests. Accepted MLSS-determination criterion was used for verification ([La] rise of ≤1.0mM in the last 20 min of the 30-min MLSS test). One athlete was retested, following a 2.5-month endurance-training period, to gauge RLT‘s sensitivity to fitness changes. Additional 10 trained and untrained cyclists were tested twice, 2-5 days apart, to evaluate the RLT‘s test-retest reliability. RESULTS: RLT-MLSS agreement within 1W (<0.5%) or <0.1 mph (∼0.5%) was shown in all 4 'validation‘ subjects. Post-training, both RLT-determined AnT and MLSS increased by 15W and were in complete agreement. The test-retest coefficient in the reliability testing was 0.998. CONCLUSIONS: The RLT precisely predicted MLSS intensity in all subjects. Its single-session attribute makes it highly practical for routine testing of trained and untrained individuals. Based on the present data, the RLT appears to at least match the MLSS test‘s accuracy and exceed its resolution in estimating true AnT exercise intensity and in reflecting training-induced AnT changes. The observed level of reliability is higher than any reported for any existing test.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».