Inspiratory muscle activity and breathing pattern during different intensity inspiratory muscle training
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Inspiratory muscle training at high intensity (high IMT) has been known to increasing maximal inspiratory mouth pressure (MIP), which is an index of inspiratory muscle strength, more than that at low intensity (low IMT). However, it is unclear how the individual inspiratory muscle activates during those IMT. In this study, we aimed to characterize differences between the scalene (SC) and the parasternal intercostal (PARA) muscle activities and breathing pattern during low and high IMT maneuvers. Methods: In 5 healthy male participants, mean age 24.4 ± 3.0 yrs, weight 65.8 ± 10.1 kg, height 171.2 ± 5.5 cm, MIP 104.7 ± 20.4 cmH2O, we inserted fine wire electrodes into SC and PARA under high-resolution ultrasound guidance. Low and high IMT maneuvers were performed at 15% and 60% of MIP intensities respectively, using an inspiratory threshold loading device. We assessed SC and PARA EMG activities, maximal inspiratory flow rate (MIFR), inspiratory time (TI) and tidal volume (VT) during resting breathing, low and high IMT maneuvers, respectively. Results: Compared to low IMT, high IMT resulted in a decrease in MIFR and prolongation of TI and unchanging in VT. Both SC and PARA EMG activities during low and high IMT increased, compared to resting breathing. PARA EMG activity (38.2 ± 20.8 %EMGmax) during high IMT was higher than during low IMT (25.6 ± 19.8 %EMGmax), while there was no difference between low and high IMT in SC EMG activity. Conclusions: We conclude that high IMT may be a training strategy that more activates PARA rather than SC and increases duration of loaded inspiration. This study was approved by the Kitasato University Medical Ethics Organization.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».