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Enregistrement W2160390681 · doi:10.1139/h05-137

The Influence of the Self-Contained Breathing Apparatus (SCBA) on Ventilatory Function and Maximal Exercise

2005· article· en· W2160390681 sur OpenAlexaff
Neil D. Eves, Richard L. Jones, Stewart R. Petersen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Applied Physiology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreathingRespirationPhysical medicine and rehabilitationMedicineCardiologyAnesthesiaAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our previous work showed that breathing low density gases during exercise with the self-contained breathing apparatus (SCBA) improves maximal ventilation (V(E)) and maximal oxygen consumption (VO(2)max). This suggests that the SCBA limits exercise by adding a resistive load to breathing. In this study we compared VO(2)max with and without the various components comprising the SCBA to determine their impact on VO(2)max. Twelve males performed 4 randomly ordered incremental exercise tests to exhaustion on a treadmill: (1) low-resistance breathing valve only (CON); (2) full SCBA (SCBA); (3) SCBA regulator only (REG); and (4) carrying the cylinder and harness assembly but breathing through a low-resistance breathing valve (PACK). Compared to CON, VO(2)max was reduced to a similar extent in the SCBA and REG trials (14.9% and 13.1%, respectively). The PACK condition also reduced VO(2)max, but to a lesser extent (4.8 +/- 5.3%). At VO(2)max, VE was decreased and expiratory mouth pressure and external breathing resistance (BR) were increased in both the SCBA and REG trials. There was a significant correlation between the change in maximal V(E)and VO(2)max with the SCBA. The results show that the SCBA reduces VO(2)max by limiting V(E) secondary to the increased BR of the SCBA regulator.

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)0,002
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations56
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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