Differences in oxidative metabolism modulation induced by ischemia/reperfusion between trained and untrained individuals assessed by NIRS
Notice bibliographique
Résumé
Endurance training is associated with skeletal muscle adaptations that regulate the oxidative metabolism during ischemia/reperfusion. The aim of this study was to noninvasively assess in vivo differences in the oxidative metabolism activity during ischemia/reperfusion between trained and untrained individuals, using near infrared spectroscopy (NIRS) combined with a vascular occlusion test (VOT) technique (NIRS-VOT). Sixteen untrained (26.3 ± 5.1 year) and seventeen trained (29.4 ± 4.9 year) healthy young adult men were submitted to a VOT (2 min baseline, 5 min occlusion, and 8 min reperfusion). Oxygen utilization was estimated from the area under the curve of the NIRS-derived deoxyhemoglobin [HHb] signal during occlusion (AUCocc). Muscle reperfusion was derived from the area above the curve (AACrep) of the [HHb] signal after cuff release. The AUCocc of the untrained participants (21010 ± 9553 % · s) was significantly larger than the AUCocc of their trained counterparts (12320 ± 3283 % · s); P = 0.001). The AACrep of the untrained participants (5928 ± 3769 % · s) was significantly larger than the AACrep of the trained participants (3745 ± 1900 % · s; P = 0.042). There was a significant correlation between AUCocc and AACrep (r = 0.840; P = 0.001). NIRS assessment of oxidative metabolism showed that trained individuals are more efficient in shifting between oxidative and anaerobic metabolism in response to ischemia and reperfusion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».