Two weeks of lower body resistance training enhances cycling tolerability to improve precision of maximal cardiopulmonary exercise testing in sedentary middle-aged females
Notice bibliographique
Résumé
It is not uncommon for sedentary individuals to cite leg fatigue as the primary factor for test termination during a cardiopulmonary exercise test (CPET) on a cycle ergometer. The purpose of this study was to examine the effect of 2 weeks of lower body resistance training (RT) on cardiopulmonary capacity in sedentary middle-aged females. Additionally, the impact of RT on muscle strength was evaluated. Following familiarization, 28 women (18 exercise group, 10 control group) completed a maximal CPET on a cycle ergometer to determine peak oxygen uptake and leg extensor strength assessed using isokinetic dynamometry. Participants in the exercise group performed 2 weeks (6 sessions) of lower body RT, which comprised leg press, leg curl, and leg extension exercises. A 2-way repeated-measures ANOVA was used to evaluate the difference in changes of peak oxygen uptake and peak torque (PT). Peak oxygen uptake significantly improved from 22.2 ± 4.5 mL·kg−1·min−1 to 24.3 ± 4.4 mL·kg−1·min−1 (10.8%, p < 0.05) as well as PT from 83.1 ± 25.4 Nm to 89.0 ± 29.7 Nm (6.1%, p < 0.05) in the exercise group with no change in the control group. These findings provide initial evidence that 2 weeks of lower body RT prior to a CPET may be a helpful preconditioning strategy to achieve a more accurate peak oxygen uptake during testing, enhancing tolerability to a CPET by improving lower body strength.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».