Heart Rate, Mean Arterial Blood Pressure, and Pulmonary Function Changes Associated With an Ultraendurance Triathlon
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We studied 8 triathletes competing in the 3-day World Ultraman Championships (day 1: 10-km swim, 165-km bike; day 2: 261-km bike; day 3: 85-km run) to determine the effect of extreme physical exertion on heart rate (HR), mean arterial blood pressure (MAP) and pulmonary function, and their relation to overall athletic performance. METHODS: Baseline HR, MAP and pulmonary function measurements were made 2 days before the start of competition. During the competition, HR and MAP measurements were made less than 30 minutes before the start and 10 minutes after the finish each race day. Pulmonary function was measured within 5 minutes of the finish each race day. RESULTS: Forced vital capacity and forced expiratory volume in 1 second (FEV1.0) were reduced from baseline at the end of each race day. Peak expiratory flow (PEF) was reduced from baseline on days 1 and 3. Lower baseline resting HR was correlated (r = 0.77, P = .021) with faster total race times. The decreases in FEV1.0 and PEF over the whole race also correlated with performance (r = 0.77 and 0.93). Multiple regression analysis of baseline data indicated that HR and MAP had the strongest association with total race time prediction (54% and 19% of total). However, when declines in pulmonary function over the total race were also included, PEF was found to be associated with 87% of the total race time prediction. CONCLUSIONS: The strong association in the decline in PEF to race time, though just correlative, suggests a link between pulmonary function and ultratriathlon performance.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».