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Enregistrement W2885561038 · doi:10.1249/mss.0000000000001738

Effect of Unintentional Boosting on Exercise Performance in a Tetraplegic Athlete

2018· article· en· W2885561038 sur OpenAlexaff
Cameron M. Gee, Melissa A. Lacroix, Christopher R. West

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensInternational Collaboration On Repair DiscoveriesCanadian Sport Centre PacificUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTetraplegiaSprintBoosting (machine learning)Physical therapyPhysical medicine and rehabilitationHeart rateSpinal cord injuryInternal medicineBlood pressureSpinal cordComputer scienceMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Boosting is the induction of autonomic dysreflexia (AD) to reflexively activate otherwise dormant thoracolumbar sympathetic circuitry to "boost" the capacity of the cardiovascular system and enhance exercise performance. AD is a life-threatening condition unique to individuals with spinal cord injury (SCI) characterized by a sudden increase in sympathetic activity below the level of the SCI. Here we report on the temporal HR response to an episode of unintentional boosting during a validated field-based exercise performance test in an athlete with tetraplegia.An athlete with SCI (C6 motor-complete, sensory-incomplete) completed a 20 ×20 m repeated sprint field test on two consecutive days. During the 13th sprint on day 2, the athlete unintentionally boosted via bladder overdistension. Average HR when boosted (i.e., sprints 14-20) was considerably higher than before boosting (141 ± 4 vs 116 ± 7 bpm) and compared with corresponding sprints on day 1 (141 ± 4 bpm vs 120 ± 1 bpm). Average time to complete 20 m sprints when boosted was also faster than the corresponding sprints on day 1 (6.70 ± 0.05 s vs 6.87 ± 0.05 s).This case report highlights the immediate effect of boosting on HR and field-based exercise performance and supports the suggestion that exercise performance in athletes with SCI is limited by cardiovascular capacity.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,327 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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