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Enregistrement W2886712667 · doi:10.1139/apnm-2018-0343

Does blood lactate predict the chronic adaptive response to training: A comparison of traditional and talk test prescription methods

2018· article· en· W2886712667 sur OpenAlexaffvenue
Nicholas Preobrazenski, Jacob T. Bonafiglia, Matthew W. Nelms, Simo Lu, Lauren Robins, Camille A. Leblanc, Brendon J. Gurd

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlood lactateRating of perceived exertionHeart rateMedicineAnalysis of varianceLactate thresholdInternal medicineAnaerobic exerciseVO2 maxPhysical therapyExercise prescriptionWork rateBlood pressureAnimal scienceCardiologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to test the hypotheses (i) that interindividual variability in acute blood lactate responses during exercise at 65% of peak work rate (WR peak ; relative WR peak protocol (REL)) will predict variability in the chronic responses to exercise training and (ii) that exercising at an intensity that causes uncomfortable speech production (negative talk test (TT) stage (NEG)) elicits high acute blood lactate responses and large adaptations to training. Twenty-eight participants completed 4 weeks of exercise training consisting of REL (n = 14) or NEG (TT, n = 14). Fifteen additional participants were assigned to a no-exercise control group (n = 15). In REL, acute blood lactate responses during the first training session significantly predicted changes in peak oxygen consumption (r = 0.69) after training. TT resulted in consistently high acute blood lactate responses. REL and TT improved (p < 0.05) peak oxygen consumption, WR peak , and work rate at the onset of blood lactate accumulation (WR OBLA ). Despite nonsignificance, small to medium between-group effect sizes for changes in peak oxygen consumption, WR peak , and WR OBLA and a higher work rate, heart rate, rating of perceived exertion, and blood lactate during training at NEG support the potential superiority of TT over REL. When exercise is prescribed using a traditional method (a fixed percentage of WR peak ; REL), acute metabolic stress may partly explain the variance in the adaptations to training. In addition, TT elicited significant increases in peak oxygen consumption, WR peak , and WR OBLA , and although our small sample size limits our ability to confidently compare training adaptations between groups, our preliminary results suggest that future investigations with larger sample sizes should assess the potential superiority of TT over REL.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,601
Score d'incertitude au seuil0,419

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,271 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations24
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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