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Enregistrement W2093834455 · doi:10.1255/jnirs.978

Application of near Infrared Spectroscopy in Evaluating Cerebral and Muscle Haemodynamics during Exercise and Sport

2012· article· en· W2093834455 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Near Infrared Spectroscopy · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNon-Invasive Vital Sign Monitoring
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnaerobic exerciseRespiratory compensationCardiorespiratory fitnessHemodynamicsVO2 maxIncremental exerciseRespiratory systemCardiologyMedicinePhysical medicine and rehabilitationInternal medicinePhysical therapyHeart rateBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Near infrared (NIR) spectroscopy is a non-invasive optical technique that has been used to evaluate cerebral and muscle haemodynamic responses during exercise in situ. Its ease of use, portability, relatively low cost, along with the capability of evaluating cardiorespiratory responses simultaneously, has made it a useful technique to study exercise performance in a more holistic manner. The evidence indicates that there are systematic changes in the muscle and cerebral haemodynamic responses which are coincident with the respiratory gas exchange alterations occurring at the lactate and respiratory compensation thresholds during incremental exercise. During the Wingate (anaerobic) test, the peak oxygen uptake and degree of muscle deoxygenation is comparable to that attained during maximal incremental exercise, implying that there is a large aerobic component during a short duration of intense anaerobic exercise. Studies that have measured cerebral and muscle NIR spectroscopy simultaneously during dynamic whole body exercise support the hypotheses that at exercise intensities above the respiratory compensation threshold: (i) the accessory respiratory muscles compromise oxygen availability to the muscles directly involved in exercise, thereby contributing to fatigue and (ii) there is a systematic decline in cerebral oxygenation until exercise is terminated, thereby supporting the possibility of a supraspinal component to fatigue. Research pertaining to the application of NIR spectroscopy on cerebral and muscle haemodynamics under hypoxic conditions has indicated that the reductions in maximal exercise and aerobic capacity cannot be explained solely on the basis of these acute changes. Additionally, the improvements in maximal and submaximal exercise performance subsequent to endurance, interval and simulated hypoxic training programmes can occur independently of any alterations in cerebral and muscle haemodynamics. Wireless NIR spectroscopy is a useful technique to evaluate sport performance in the field setting and will evolve as an important method for designing and implementing training methods for this purpose.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,396
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle