Methods to Estimate V˙O2max upon Acute Hypoxia Exposure
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Altitude and an individual's V˙O2max contribute to a decrease in V˙O2max under hypoxic conditions. The purpose of this study was to update previous reviews with recent research in order to quantitatively determine the individual and interacting effects of altitude and baseline V˙O2max on V˙O2max upon acute exposure to hypoxia while developing a statistical model to predict an individual's V˙O2max under hypoxic conditions. METHODS: Meta-regression was conducted on 105 independent groups of participants (n = 958 subjects from 80 different studies). A series of regression models was tested. The final model included altitude, baseline V˙O2max, Alt2, baseline V˙O2max2, and the interaction of altitude with baseline V˙O2max. RESULTS: A curvilinear model provided the best fit for metadata, explaining almost 80% of the variance in the null model. Nonlinear effects of Alt2 (β = -0.078; 95% confidence interval, -0.15 to -0.002) and baseline V˙O2max2 (β = -0.003; 95% confidence interval, -0.004 to -0.001) showed that V˙O2max decreases as altitude increases and that the decrease is greater in individuals with higher aerobic capacities. The interaction of these effects (β = -0.028; 95% confidence interval, -0.042 to -0.015) also showed that the effects of altitude were augmented with higher baseline aerobic capacities. Furthermore, the predictions of the model were fairly accurate in predicting individual decreases in V˙O2max (root-mean-squared error, 3.9 mL·kg(-1)·min(-1)). CONCLUSIONS: These data provide a robust quantitative framework for the curvilinear and interacting effects of altitude and baseline V˙O2max in determining an individual's effective V˙O2max at altitude. This predictive model is useful for a priori power calculations, design of future experimental studies, and prediction of aerobic capacity declines in applied settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».