Association Between Different Non-Invasively Derived Thresholds with Lactate Threshold during Graded Incremental Exercise
Notice bibliographique
Résumé
International Journal of Exercise Science 11(4): 391-403, 2018. We compared lactate threshold (TLac)with non-invasive markers of an aerobic-anaerobic transition; namely, ventilatory (VT) and tissue saturation index (TSIT) thresholds. While identification of a breakpoint in blood lactate concentration ([BLa]) is common for determination of an aerobic-anaerobic transition, non-invasive measures, VT and NIRS, have also received attention as a means of determining this critical exercise intensity. We hypothesised that one or other of these non-invasive measures would have a strong association with TLac. Thirty-one (n=31) competitive male athletes (mean ± SD, age 29±9 yr, height 1.81±0.1 m, body mass 77.7±10.0 kg) performed graded incremental cycling to volitional exhaustion. Heart rate, TSI and gas exchange data were measured throughout and [BLa] was determined at fixed intervals. Threshold detection involved a segmented linear regression analysis minimising the squared sum of the residuals to determine TLac, TSIT and VT. Workload and HR at TLac, VT and TSIT were analysed using repeated measures ANOVA and correlation assessed using Pearson’s and interclass correlation coefficients. Thresholds at TSIT and TLac were not significantly different (255±35 vs. 249±30 W, P>0.05), suggesting that limitations in O2 delivery could be closely linked to an aerobic-anaerobic transition. However, poor correlation (r=0.55, ICC=0.54 and 95%LoA of +67 and -54 W) suggested other factors may exert an influence. Mean VT occurred at a significantly higher workload than TLac (271 ±35 vs 249±30 W, P<0.001). Consequently, VT proved less useful, giving an indication of when an aerobic-anaerobic transition had already occurred. In conclusion, non-invasive markers of the aerobic transition are not concurrent with TLac.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».