Reproducibility of peak oxygen consumption and the impact of test variability on classification of individual training responses in young recreationally active adults
Notice bibliographique
Résumé
Summary This study investigated whether VO2peak is reproducible across repeated tests before (PRE) and after (POST) training, and whether variability across tests impacts how individual responses are classified following 3 weeks of aerobic exercise training (cycle ergometry). Data from 45 young healthy adults (age: 20·1 ± 0·9 years; VO2peak, 42·0 ± 6·7 ml·min−1) from two previously published studies were utilized in the current analysis. Non‐responders were classified as individuals who failed to demonstrate an increase or decrease in VO2peak that was greater than 2·0 times the typical error of measurement (107 ml·min−1) away from zero, while responders and adverse responders were above and below this cut‐off, respectively. VO2peak tests at PRE (three total) and POST (three total) were highly reproducible (PRE and POST average and single measures ICCs: range 0·938–0·992), with low coefficients of variation (PRE:4·9 ± 3·1%, POST: 4·8 ± 2·7%). However, a potential learning effect was observed in the VO2peak tests prior to training, as the initial pretraining test was significantly lower than the third (p = 0·010, PRE 1: 2 946 ± 924 ml·min−1, PRE 3: 3 042 ± 919 ml·min−1). This resulted in fewer individuals classified as adverse responders for Test 3 compared to any combination of tests that included Test 1, suggesting that a single ramp test at baseline may not be sufficient to accurately classify the VO2peak response in young recreationally active individuals. Thus, it is our recommendation that the initial VO2peak test be used as a familiarization visit and not included for analysis.
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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 | 0,011 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».