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Enregistrement W2946654207 · doi:10.1113/jp277943

Respiratory muscle training in athletes with cervical spinal cord injury: effects on cardiopulmonary function and exercise capacity

2019· article· en· W2946654207 sur OpenAlexafffund
Cameron M. Gee, Alexandra M. Williams, A. William Sheel, Neil D. Eves, Christopher R. West

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensInterior HealthUniversity of British ColumbiaInternational Collaboration On Repair DiscoveriesCanadian Sport Centre PacificOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan Campus
Organismes subventionnairesUniversity of British ColumbiaMitacs
Mots-clésMedicineCardiologySpinal cord injuryLung volumesAnesthesiaVentilation (architecture)Respiratory systemPulmonary function testingInternal medicinePhysical therapyStroke volumeTetraplegiaHeart rateLungSpinal cordBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Key points The effect of combined inspiratory and expiratory muscle training on resting and reflexive cardiac function, as well as exercise capacity, in individuals with cervical spinal cord injury (SCI) is presently unknown. Six weeks of combined inspiratory and expiratory muscle training enhances both inspiratory and expiratory muscle strength in highly‐trained athletes with cervical SCI with no significant effect on lung function. There was a significant decrease in left‐ventricular filling and stroke volume at rest in response to 45° head‐up tilt, which is irreversible by respiratory muscle training. Combined inspiratory and expiratory muscle training increased peak aerobic work rate and reduced end‐expiratory lung volumes during exercise, which may have implications for left‐ventricular filling during exercise. Abstract To investigate the pulmonary, cardiovascular and exercise responses to combined inspiratory and expiratory respiratory muscle training (RMT) in athletes with tetraplegia, six wheelchair rugby athletes (five males and one female, aged 33 ± 5 years) completed 6 weeks of pressure threshold RMT, 2 sessions day–1 on 5 days week–1. Resting pulmonary and cardiac function, exercise capacity, exercising lung volumes and field‐based exercise performance were assessed at pre‐RMT, post‐RMT and after a 6‐week no RMT period. RMT enhanced maximal inspiratory (pre‐ vs. post‐RMT: −76 ± 15 to −106 ± 23 cmH2O, P = 0.002) and expiratory (59 ± 26 to 73 ± 32 cmH2O, P = 0.007) mouth pressures, as well as peak expiratory flow (6.74 ± 1.51 vs. 7.32 ± 1.60 L/s, P < 0.04). Compared to pre‐RMT, peak work rate was higher at post‐RMT (60 ± 23 to 68 ± 22 W, P = 0.003), whereas exercising end‐expiratory lung volumes were reduced (P < 0.017). Peak oxygen uptake increased in all athletes at post‐RMT (1.24 ± 0.40 vs. 1.40 ± 0.50 l min−1, P = 0.12). After 6 weeks of no RMT all indices returned towards baseline, with peak work rate (P = 0.037), peak oxygen uptake (P = 0.041) and end‐expiratory lung volume (P < 0.034) being significantly lower at follow‐up than at post‐RMT. There was a significant decrease in left‐ventricular end‐diastolic volume and stroke volume in response to 45° head‐up tilt (P = 0.030 and 0.021, respectively); however, all cardiac indices in both supine and tilted positions were unchanged by RMT. Our findings demonstrate the efficacy of RMT with respect to enhancing respiratory muscle strength, lowering exercising lung volumes and increasing exercise capacity. Although the precise mechanisms by which RMT may enhance exercise capacity remain unclear, our data suggest that it is probably not the result of a direct cardiac adaptation associated with RMT.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0030,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeObservationnel
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

Citations46
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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