Lactate minimum underestimates the maximal lactate steady-state in swimming mice
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The intensity of lactate minimum (LM) has presented a good estimate of the intensity of maximal lactate steady-state (MLSS); however, this relationship has not yet been verified in the mouse model. We proposed validating the LM protocol for swimming mice by investigating the relationship among intensities of LM and MLSS as well as differences between sexes, in terms of aerobic capacity. Nineteen mice (male: 10, female: 9) were submitted to the evaluation protocols for LM and MLSS. The LM protocol consisted of hyperlactatemia induction (30 s exercise (13% body mass (bm)), 30 s resting pause and exhaustive exercise (13% bm), 9 min resting pause and incremental test). The LM underestimated MLSS (mice: 17.6%; male: 13.5%; female: 21.6%). Pearson's analysis showed a strong correlation among intensities of MLSS and LM (male (r = 0.67, p = 0.033); female (r = 0.86, p = 0.003)), but without agreement between protocols. The Bland-Altman analysis showed that bias was higher for females (1.5 (0.98) % bm; mean (MLSS and LM): 4.4%-6.4% bm) as compared with males (0.84 (1.24) % bm; mean (MLSS and LM): 4.5%-7.5% bm). The error associated with the estimated of intensity for males was lower when compared with the range of means for MLSS and LM. Therefore, the LM test could be used to determine individual aerobic intensity for males (considering the bias) but not females. Furthermore, the females supported higher intensities than the males. The differences in body mass between sexes could not explain the higher intensities supported by the females.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle