Respiratory mechanics during exercise in endurance‐trained men and women
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to compare the mechanics of breathing including the measurement of expiratory flow limitation, end-expiratory lung volume, end-inspiratory lung volume, and the work of breathing in endurance-trained men (n=8) and women (n=10) during cycle exercise. Expiratory flow limitation was assessed by applying a negative expiratory pressure at the mouth. End-expiratory lung volume and end-inspiratory lung volume were determined by having subjects perform inspiratory capacity manoeuvres. Transpulmonary pressure, taken as the difference between oesophageal and airway opening pressure, was plotted against volume and integrated to determine the work of breathing. Expiratory flow limitation occurred in nine females (90%) and three males (43%) during the final stage of exercise. Females had a higher relative end-expiratory lung volume (42+/-8 versus 35+/-5% forced vital capacity (FVC)) and end-inspiratory lung volume (88+/-5 versus 82+/-7% FVC) compared to males at maximal exercise (P<0.05). Women also had a higher work of breathing compared to men across a range of ventilations. On average, women had a work of breathing that was twice that of men at ventilations above 90 l min(-1). These data suggest that expiratory flow limitation may be more common in females and that they experience greater relative increases in end-expiratory lung volume and end-inspiratory lung volume at maximal exercise compared to males. The higher work of breathing in women is probably attributed to their smaller lung volumes and smaller diameter airways. Collectively, these findings suggest that women utilize a greater majority of their ventilatory reserve compared to men and this is associated with a higher cost of breathing.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».