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Enregistrement W2318335588 · doi:10.1249/mss.0000000000000309

Physiological Responses to Diesel Exhaust Exposure Are Modified by Cycling Intensity

2014· article· en· W2318335588 sur OpenAlexaff
Luisa V. Giles, Jason P. Brandenburg, Christopher Carlsten, Michael S. Koehle

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of the Fraser ValleyUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCyclingDiesel exhaustEnvironmental scienceDiesel fuelIntensity (physics)Automotive engineeringEngineeringPhysicsGeographyForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Outdoor exercisers are frequently exposed to diesel exhaust (DE) that contains particulate matter (PM) air pollution. How the respiratory and metabolic responses to exercise are affected by DE exposure and how these responses change with exercise intensity are unknown. PURPOSE: This study aimed to determine the respiratory and metabolic responses to low- and high-intensity cycling with DE exposure containing high levels of PM. METHODS: Eighteen males age 24.5 ± 6.2 yr performed 30-min trials of low-intensity (30% of power at V˙O2peak) and high-intensity (60% of power at V˙O2peak) cycling as well as rest. Each trial was performed once while breathing filtered air (FA) and once while breathing DE (300 μg·m of PM2.5) for a total of six trials, each separated by 7 d. During the trials, minute ventilation (V˙E), oxygen consumption (V˙O2), CO2 production (V˙CO2), RER, and perceived exertion for lungs (RPELungs) and legs (RPELegs) were measured. Work of breathing, respiratory muscle V˙O2, ratio of O2 consumption to power output, and gross efficiency were estimated. RESULTS: The RER was significantly lower (0.02 lower, P = 0.008), and the RPELungs (0.9 greater, P = 0.001) and the RPELegs (0.6 greater, P = 0.017) were significantly greater, in DE compared with FA. During low-intensity exercise, V˙E (44.5 ± 8.9 vs 40.5 ± 8.0 L·min, P < 0.001), V˙O2 (27.9 ± 5.4 vs 24.9 ± 4.4 mL·kg·min, P = 0.001), and V˙CO2 (25.9 ± 5.3 vs 23.5 ± 4.5 mL·kg·min, P = 0.006) were significantly greater in DE. This pattern was not seen during high-intensity cycling. CONCLUSIONS: Respiratory and metabolic responses to low-intensity, but not high-intensity, cycling in DE exceed FA. Practically, the greater responses during low-intensity exercise in DE could have implications for individuals with cardiopulmonary disease. Also, the elevated RPE during DE could impair performance in self-paced exercise.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations70
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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