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Enregistrement W2403122815 · doi:10.1055/s-2004-819949

Measurements of Cardiac Output During Constant Exercises: Comparison of Two Non-Invasive Techniques

2004· article· en· W2403122815 sur OpenAlexaff
Nicolás Tordi, Laurent Mourot, B Matusheski, Richard L. Hughson

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sports Medicine · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemodynamic Monitoring and Therapy
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImpedance cardiographyCardiac outputSteady state (chemistry)MedicineHeart rateCardiologyHemodynamicsAnesthesiaInternal medicineStroke volumeChemistryBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We compared cardiac output (CO) determined simultaneously by electrical impedance cardiography method (CO (ICG)) and by the CO (2) rebreathing technique (CO (2REB)) during three different steady-state exercises (target heart rate of 120, 140, and 160 min (-1)) in 8 healthy fit young men. The mean difference correlation coefficient obtained between the values of CO (ICG) and CO (2REB) was 0.85 and the mean difference (CO (ICG)-CO (2REB)) was 0.06 l/min (0.12 %). At 120 min (-1), CO (ICG) was lower than CO (2REB) but the tendency was reversed at 140 and 160 min (-1) where CO (ICG) was higher than CO (2REB). This evolution may be explained by the difficulty of using CO (2) rebreathing technique at the highest steady-state exercises and by the progressive acidemia due to exercise. The present results suggest that electrical impedance cardiography method provides acceptable evaluation of CO and may favourably replace the CO (2) rebreathing technique during mild (or moderate) to high steady-state exercises.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,540
Score d'incertitude au seuil0,425

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,319 · 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

Citations60
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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