MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2232059199 · doi:10.1152/japplphysiol.01176.2002

CO<sub>2</sub> does not affect passive exercise ventilatory decline

2003· article· en· W2232059199 sur OpenAlexaff
Harold J. Bell, James Duffin

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physiology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHyperpneaVentilation (architecture)AfferentMedicinePhysical exerciseVentilatory thresholdModerate exerciseAnesthesiaPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationCardiologyRespiratory systemInternal medicineHeart rateBlood pressureVO2 max

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Breathing increases abruptly at the start of passive exercise, stimulated by afferent feedback from the moving limbs, and declines toward a steady-state hyperpnea as exercise continues. This decline has been attributed to decreased arterial CO2 levels and adaptation in afferent feedback; however, the relative importance of these two mechanisms is unknown. To address this issue, we compared ventilatory responses to 5 min of passive leg extension exercise performed on 10 awake human subjects (6 men and 4 women) in isocapnic and poikilocapnic conditions. End-tidal Pco2 decreased significantly during poikilocapnic (Delta = -1.5 +/- 0.5 Torr, P < 0.001), but not isocapnic, passive exercise. Despite this difference, the ventilatory responses to passive exercise were not different between the two conditions. Using the fast changes in ventilation at the start (5.46 +/- 0.40 l/min, P < 0.001) and end (3.72 +/- 0.33 l/min, P < 0.001) of passive exercise as measures of the drive to breathe from afferent feedback, we found a decline of 68%. We conclude that the decline in ventilation during passive exercise is due to an adaptation in the afferent feedback from the moving limbs, not a decline in CO2 levels.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,498

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,244 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations13
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Applied PhysiologyMême sujetHeart Rate Variability and Autonomic ControlTravaux en français237 207