Enhancing the efficacy of the 20 m multistage shuttle run test
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Maximal oxygen uptake (Vo(2max)) of 44 ml kg(-1) min(-1) is an accepted criterion (Vo(2CR)) below which health and fitness for young male adults may be compromised. New algorithms validated for Vo(2CR) screening using the 20 m multistage shuttle run test (20mMST) were developed. METHODS: Vo(2max) was assessed in 110 males using a stationary gas analyser in a treadmill test (TT) and in 40 of these subjects using a portable gas analyser in the 20mMST. Vo(2max) predicted from the 20mMST in 70 subjects was used for cross validation. Two equations predicting Vo(2max) during 20mMST (EQ(MST)) and TT (EQ(TT)) were developed. RESULTS: Significant energy cost variance (EC(V)) was detected between TT and 20mMST (p<0.001), correlated significantly with subject height, and was a significant predictor of Vo(2max) differences between TT and 20mMST. The r(2) of EQ(MST) was 0.92 (p<0.001). Predicted Vo(2max) values from EQ(MST) correlated with directly measured 20mMST Vo(2max) at r = 0.96 (p<0.001). ANOVA detected no mean difference (p>0.05) between predicted and measured values. Prevalence of low fitness based on Vo(2CR) was 0.37. McNemar chi(2) indicated significant differences in sensitivity (p<0.001) and specificity (p<0.05) between the original 20mMST equation (EQ(LEG)) and EQ(TT), regarding Vo(2CR) screening. Cohen's kappa demonstrated higher agreement with TT Vo(2max) for EQ(TT) (p<0.001) than EQ(LEG) (p<0.05). TT Vo(2max) correlated with the end result of both EQ(LEG) and EQ(TT) at r = 0.75 (p<0.001). Unlike EQ(TT) (p>0.05), mean predicted Vo(2max) from EQ(LEG) was significantly higher compared to TT Vo(2max) (p<0.001). CONCLUSION: These algorithms increase the efficacy of 20mMST to accurately evaluate aspects of health and fitness.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».