Impact of single-limb (SL) versus two-limb (TL) low load/high-repetition resistance training (LLHR-RT) on clinical outcomes in people with COPD – a randomized controlled trial.
Notice bibliographique
Résumé
Thirty-two participants with COPD (FEV1:38±10% predicted) were randomized to either 8-weeks of SL or TL LLHR-RT. LLHR-RT was performed three times/week for 8 weeks and consisted of knee extension (KE), leg curl (LC), latissimus row (ROW), chest press (CP), elbow flexion (EF) shoulder flexion (SF), and calf-raise exercises. Outcomes: 6MWT (primary outcome), unsupported upper limb exercise test (UULEX), COPD assessment test (CAT), isotonic muscle endurance (KE, LC, ROW, CP, EF, SF), exercise workloads and dyspnea. In addition, exertional symptoms were assessed at two exercise sessions with matched workloads that were performed before and post intervention. Intention to treat analysis was performed using multiple imputation. Results: During the 8-week intervention period, exercise workloads were similar, mean difference per week SL versus TL: (56 [-47 to 161 kg]) but dyspnea ratings were lower (-1.4 [- 0.1 to - 2.8]) during SL. Impact of LLHR-RT on clinical outcomes are shown in Table. *p<0.001, Ɨ number of repetitions * loading (kg) across exercises Conclusion: SL and TL LLHR-RT results in similarly positive effects but with lower level of exertional dyspnea during the former.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».