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Enregistrement W2501600455 · doi:10.1186/s13728-016-0050-4

Exercise in space: the European Space Agency approach to in-flight exercise countermeasures for long-duration missions on ISS

2016· article· en· W2501600455 sur OpenAlexfundno aff
Nora Petersen, Patrick Jaekel, André Rosenberger, Tobias Weber, Jonathan Scott, Filippo Castrucci, Gunda Lambrecht, Lori L. Ploutz‐Snyder, Volker Damann, I. B. Kozlovskaya, Joachim Mester

Notice bibliographique

RevueExtreme Physiology & Medicine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpaceflight effects on biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Space AgencyNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésWorkloadSpaceflightWeightlessnessAviation medicineAeronauticsTreadmillInternational Space StationSimulationPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationMedicineComputer scienceEngineeringAerospace engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To counteract microgravity (µG)-induced adaptation, European Space Agency (ESA) astronauts on long-duration missions (LDMs) to the International Space Station (ISS) perform a daily physical exercise countermeasure program. Since the first ESA crewmember completed an LDM in 2006, the ESA countermeasure program has strived to provide efficient protection against decreases in body mass, muscle strength, bone mass, and aerobic capacity within the operational constraints of the ISS environment and the changing availability of on-board exercise devices. The purpose of this paper is to provide a description of ESA's individualised approach to in-flight exercise countermeasures and an up-to-date picture of how exercise is used to counteract physiological changes resulting from µG-induced adaptation. Changes in the absolute workload for resistive exercise, treadmill running and cycle ergometry throughout ESA's eight LDMs are also presented, and aspects of pre-flight physical preparation and post-flight reconditioning outlined. RESULTS: With the introduction of the advanced resistive exercise device (ARED) in 2009, the relative contribution of resistance exercise to total in-flight exercise increased (33-46 %), whilst treadmill running (42-33 %) and cycle ergometry (26-20 %) decreased. All eight ESA crewmembers increased their in-flight absolute workload during their LDMs for resistance exercise and treadmill running (running speed and vertical loading through the harness), while cycle ergometer workload was unchanged across missions. CONCLUSION: Increased or unchanged absolute exercise workloads in-flight would appear contradictory to typical post-flight reductions in muscle mass and strength, and cardiovascular capacity following LDMs. However, increased absolute in-flight workloads are not directly linked to changes in exercise capacity as they likely also reflect the planned, conservative loading early in the mission to allow adaption to µG exercise, including personal comfort issues with novel exercise hardware (e.g. the treadmill harness). Inconsistency in hardware and individualised support concepts across time limit the comparability of results from different crewmembers, and questions regarding the difference between cycling and running in µG versus identical exercise here on Earth, and other factors that might influence in-flight exercise performance, still require further investigation.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations184
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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