The influence of the regression model and final speed criteria on the reliability of lactate threshold determined by the Dmax method in endurance-trained runners
Notice bibliographique
Résumé
Few studies verified the reliability of the lactate threshold determined by Dmax method (LTDmax) in runners and it remains unclear the effect of the regression model and the final speed on the reliability of LTDmax. This study aimed to examine the test–retest reliability of the speed at LTDmax in runners, considering the effects of the regression models (exponential-plus-constant vs third-order polynomial) and final speed criteria (complete vs proportional). Seventeen male, recreational runners performed 2 identical incremental exercise tests, with increments of 1 km·h–1 each for 3 min on treadmill to determine peak treadmill speed (Vpeak) and lactate threshold. Earlobe capillary blood samples were collected during rest between the stages. The Vpeak was defined as the speed of the last complete stage (complete final speed criterion) and as the speed of the last complete stage added to the fraction of the incomplete stage (proportional final speed criterion). Lactate threshold was determined from exponential-plus-constant and from third-order polynomial regression models with both complete and proportional final speed criteria and from fixed blood lactate level of 3.5 mmol·L−1 (LT3.5mM). The LTDmax obtained from the exponential-plus-constant regression model presented higher reliability (coefficient of variation (CV) ≤ 3.7%) than the LTDmax calculated from the third-order polynomial regression model (CV ≤ 5.8%) and LT3.5mM (CV = 5.4%). The proportional final speed criterion is more appropriate when using the exponential-plus-constant regression model, but less appropriate when using the third-order polynomial regression model. In conclusion, exponential-plus-constant using the proportional final speed criterion is preferred over LT3.5mM and over third-order polynomial regression model to determine a reliable LTDmax.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».