Comparison of Measures of Maximal and Submaximal Fitness in Response to Exercise
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Adoption of physical activity (PA) consistent with current guidelines does not improve maximal cardiorespiratory fitness (mCRF; V˙O2peak) beyond the error of measurement for approximately 30% of adults. Whether PA improves measures of exercise tolerance at submaximal levels (submaximal cardiorespiratory fitness [sCRF]) independent of change in mCRF is unknown. Here we assessed the relationship between exercise-induced changes in mCRF and sCRF. METHODS: Twenty-five physically inactive men 30-60 yrs old (mean ± SD = 44.3 ± 9.1 yr) completed 4 wk of supervised exercise consisting of 30 min of exercise, five times per week at 65% mCRF. mCRF was assessed using a maximal treadmill test. sCRF was measured as follows: 1) exercise tolerance, the distance traveled during a 12-min time trial on a treadmill, and 2) change in heart rate (HR) at submaximal work rates during the maximal treadmill test. Daily PA was measured by accelerometry at baseline and 4 wk. RESULTS: mCRF (P = 0.009) and both measures of sCRF (P < 0.001) improved at 4 wk. No change in measures of daily PA was observed at 4-wk compared with baseline (P > 0.05). No association was observed between exercise-induced change in mCRF and change in either measure of sCRF (P > 0.05) after exercise training. In the group of participants who did not improve mCRF beyond the measurement error (n = 13, or 52%), we observed a significant improvement in both measures of sCRF (P < 0.001). Among these 13 individuals, all improved in at least one measure of sCRF. CONCLUSION: Exercise-induced improvements in mCRF were not associated with improvements in either measure of sCRF. Improvements in submaximal measures of cardiorespiratory fitness are observed in the absence of change in mCRF. Measures of sCRF capture peripheral adaptations to exercise not captured by measures of mCRF alone.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».