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Enregistrement W2099012781 · doi:10.1139/apnm-2014-0264

Cardiorespiratory alterations induced by low-intensity exercise performed in water or on land

2014· article· en· W2099012781 sur OpenAlexvenueno aff
Karine Ayme, P. Rossi, Olivier Gavarry, Guillaume Chaumet, Alain Boussuges

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCardiorespiratory fitnessHemodynamicsIntensity (physics)CardiologyVentilation (architecture)Internal medicineMedicineExercise intensityExercise physiologyVO2 maxHeart rateBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to compare the cardiorespiratory alterations induced by a low-intensity exercise performed on land or in water. Sixteen healthy subjects were investigated. The exercise consisted of a 1-h period of ergocycling at 35%-40% of peak oxygen uptake. Investigations were performed at rest and 45 min after the beginning of the exercises. Hemodynamic changes were studied by Doppler-echocardiography. Gas exchanges were continuously monitored by an oxygen gas analyzer. Blood samples were taken successively at baseline, within the last minutes of the exercise bout, and during recovery to measure total protein concentration and natriuretic peptides. Cardiovascular parameters were not significantly different during exercise performed on land or in water. As a result of an accelerated breathing frequency, ventilation output was significantly greater in water. Biological changes included a decrease in total protein concentration and an increase in natriuretic peptides in water. During low-intensity exercise, ventilatory alterations favoured increasing the work of breathing while in the water when compared with the same exercise performed on land. Hemodynamic changes were similar in the 2 conditions. Furthermore, biological findings suggest that the fluid transfer from intravascular sector toward interstitial sector could be facilitated in water.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,225 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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