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Enregistrement W2128387966 · doi:10.1080/001401300184567

The effects of hyperoxia on performance during simulated firefighting work

2000· article· en· W2128387966 sur OpenAlexaff
Stewart R. Petersen, Randy W. Dreger, Bernard E. Williams, William J. McGarvey

Notice bibliographique

RevueErgonomics · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Performance
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFirefightingHyperoxiaWork (physics)AeronauticsEnvironmental scienceArchitectural engineeringEngineeringMedicineMechanical engineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study evaluated the effects of hyperoxia (inspired oxygen fraction = 40%) on performance during a simulated firefighting work circuit (SFWC) consisting of five events. On separate days, 17 subjects completed at least three orientation trials followed by two experimental trials while breathing either normoxic (NOX) and hyperoxic (HOX) gas mixtures that were randomly assigned in double-blind, cross-over design. Previously, ventilatory threshold (Tvent) and VO2max had been determined during graded exercise (GXT) on a cycle ergometer. Lactate concentration in venous blood was assessed at exactly 5 min after both the experimental trials and after the GXT. Total time to complete the SFWC was decreased by 4% (p < 0.05) with HOX. No differences were observed in individual event times early in the circuit, however HOX resulted in a 12% improvement (p < 0.05) on the final event. A significantly decreased rating of perceived exertion (RPE) was also recorded immediately prior to the final event. No differences were observed in mean heart rate or post-exercise blood lactate when comparing NOX to HOX. Heart rates during the SFWC (both conditions) were higher than HR at Tvent, but lower than HR at VO2max (p<0.05). Post-SFWC lactate values were higher (p<0.05) than post-VO2max. These results demonstrate that hyperoxia provided a small but significant increase in performance during short duration, high intensity simulated firefighting work.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,193
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,311 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations18
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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