MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2409849127 · doi:10.1249/mss.0000000000000738

Control of V˙O2 Kinetics

2015· letter· en· W2409849127 sur OpenAlexaffabout
Juan M. Murias, Donald H. Paterson

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2015
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensUniversity of CalgaryWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhosphocreatineDeoxygenationKineticsSIGNAL (programming language)Nuclear magnetic resonanceTime constantChemistryNoise (video)MyoglobinComputer scienceInternal medicinePhysicsMedicineArtificial intelligenceBiochemistryEnergy metabolism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dear Editor-in-Chief, The article “MRS evidence of adequate O2 supply in human skeletal muscle at the onset of exercise” (7) concluded that metabolic inertia—not O2 supply—is the major factor controlling the kinetics of V˙O2. This concept was supported by a delay in the increase in the deoxygenated myoglobin (deoxy-Mb) signal and similar rates of on-transient deoxy-Mb and phosphocreatine (PCr) kinetics; Richardson et al. (7) used a novel approach ([1H]magnetic resonance spectroscopy) to assess deoxy-Mb and thus O2 extraction. We were encouraged that the new technique for measuring “intramyocellular deoxygenation” responses during exercise on-transients confirmed previous measures of the time delay (TD) and time course profile of microvascular deoxygenation from our laboratory (1–3,5), using the simpler and more accessible tool of near-infrared spectroscopy. These comparative data were, however, not referenced. Nevertheless, in relation to the conclusions of the study, there are concepts that merit discussion. First, we believe that the interpretation might be affected by fitting strategies. For example, the PCr fit was constrained to go through the onset of exercise (fixed TD) to avoid the model fit projecting into pre-exercise time. Importantly, this TD is not physiological; by forcing the fit through the onset of exercise, the quality of this model would decrease and the time constant (τ) would be artificially reduced. Additionally, the deoxy-Mb signal is very noisy (small signal-to-noise ratio; Fig. 2); thus, these model parameter estimates are tenuous. Furthermore, we disagree with the use of the model-fit TD to determine the duration of deoxy-Mb TD; we believe that this TD should be calculated from the actual physiological increase in the signal, as presented for near-infrared spectroscopy–derived deoxygenated hemoglobin response (1–3). Finally, the myoglobin τ value should be calculated based on a fitting window beginning from the end of TD; as is, the model fit includes data points that do not belong to the monoexponential increase in deoxy-Mb, and this will likely lengthen the myoglobin τ value. Thus, there might be underestimation of τPCr and overestimation of τdeoxy-Mb [see Fig. 2 in Richardson et al. (7)], affecting the conclusion that the adjustment of deoxy-Mb was similar to PCr kinetics. We agree that O2 supply to the active tissues does not determine the rate of adjustment of V˙O2 kinetics during the early phase of exercise. Indeed, recently, we reformulated the “tipping point” concept (4) that Richardson et al. referred to (6) and proposed that when τV˙O2 is less than or equal to approximately 20 s, V˙O2 adjustment is O2-independent (intracellularly controlled). However, our work indicated that when the V˙O2 kinetics response is slower than approximately 20 s, O2 provision to tissues is critical in determining the adjustment of oxidative phosphorylation (4). Although we do not expect Richardson et al. (7) to share our views, we believe that their conclusion that metabolic inertia—not O2 supply—is the major limitation to the full on-transient V˙O2 kinetics is an overstatement and cannot be supported by the data presented. Thus, we would hope that Richardson et al. (7) could accept that alternative views on the topic should have been at least acknowledged. Juan M. Murias Faculty of Kinesiology University of Calgary Calgary, AB CANADA Donald H. Paterson Canadian Centre for Activity and Aging University of Western Ontario London, ON CANADA School of Kinesiology University of Western Ontario London, ON CANADA

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,004

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMedicine & Science in Sports & ExerciseMême sujetCardiovascular and exercise physiologyTravaux en français237 207