MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2460351476 · doi:10.1249/01.mss.0000486042.63472.16

Predicting Peak Oxygen Uptake From Submaximal Exercise After Spinal Cord Injury

2016· article· en· W2460351476 sur OpenAlexaff
Julia O. Totosy de Zepetnek, Jason S. Au, Adrienne L. Hol, Janice J. Eng, Maureen J. MacDonald

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpinal cord injuryMedicineVO2 maxRegression analysisPhysical therapyInternal medicineMathematicsSpinal cordStatisticsHeart rateBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To determine the validity of the six-minute arm test (6MAT) in predicting peak oxygen consumption (VO2peak) in individuals with chronic spinal cord injury (SCI). METHODS: Fifty-two individuals with chronic SCI (age 38±10 years; American Spinal Injury Association Impairment Scale A-D, neurological level of injury C1-L2, years post-injury 13±10 years) completed an incremental arm VO2peak test and a submaximal 6MAT. Oxygen consumption data from both tests were used to create a predictive equation with regression analysis. Subsequently, a cross-validation group of an additional 10 individuals with SCI (age 39±13 years; AIS A-D, NLI C3-L3, YPI 9±9 years) were used to determine the predictive power of the equation. RESULTS: All subjects were able to complete both the VO2peak and 6MAT assessments. Regression analysis yielded the following equation to predict VO2peak from end-stage 6MAT VO2: VO2peak (mL·kg-1·min-1) = 1.501(6MAT VO2) - 0.940. Correlation between measured and predicted VO2peak was excellent (r=0.89). No significant difference was found between measured (17.41±7.44 mL·kg-1·min-1) and predicted (17.42±6.61 mL·kg-1·min-1) VO2peak (p=0.97). When cross-validated with a sample of 10 individuals with SCI, correlation between measured and predicted VO2peak remained high (r=0.89), with no differences between measured (18.81 ± 8.35 mL·kg-1·min-1) and predicted (18.73 ± 7.27 mL·kg-1·min-1) VO2peak (p=0.75). CONCLUSIONS: Results suggest that 6MAT VO2 can be used to predict VO2peak among individuals with chronic SCI. The 6MAT should be used as a clinical tool for assessing aerobic capacity when peak exercise testing is not feasible. Key Words: Arm Ergometry; Peak Oxygen Consumption; Prediction Equation, Submaximal Exercise Test, Spinal Cord Injury

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMedicine & Science in Sports & Exercise→Même sujetSpinal Cord Injury Research→Travaux en français237 207→