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Enregistrement W2955928012 · doi:10.1249/01.mss.0000560499.67349.ef

Despite Menstrual Phase Differences in Respiration, Blood Lactate, and Muscle Deoxygenation, Exercise Performance is Unchanged

2019· article· en· W2955928012 sur OpenAlexaff
J. Chr. Smith, Glen R. Belfry

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeoxygenationInternal medicineEndocrinologyChemistryMedicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Fluctuations of ovarian hormones over the menstrual cycle result in changes in cardiorespiratory and metabolic responses that may affect exercise performance. The purpose of this study is to evaluate respiration, muscle deoxygenation (Δ%[HHb]) and arterialised blood lactate [La-] throughout incremental (RAMP) and constant load exercise performance (EP) during follicular (FOL) and luteal (LUT) phases. METHODS: Ten eumenorrheic females (22 yrs ± 1.4; 167 ± 7 cm; 64 ± 8 kg) completed RAMP (20 W/min) and EP (@ 101% VO2max) to limit of tolerance during both FOL and LUT phases. Breath-by-breath measures of gas exchange and vastus lateralis muscle deoxygenation were recorded throughout. RESULTS: RAMP: FOL and LUT maximal oxygen uptake (VO2max) (FOL: 2.36 ± 0.4 L⋅min-1; LUT: 2.36 ± 0.4 L⋅min-1), ventilation (VE) (FOL: 53.2 ± 25 L⋅min-1; LUT: 55.1 ± 25 L⋅min-1), and %ΔHHb (FOL: 60 ± 3%; LUT: 57 ± 3%) were unchanged (p>0.05). However, %ΔHHb/%ΔVO2 was 65% lower in LUT compared to FOL below lactate threshold (GET) (p<0.05). PETCO2 values were lower in LUT compared to FOL (FOL: 37 ± 2 mmHg; LUT: 36 ± 3mmHg) (p<0.01), whereas PETO2 values remained unchanged (FOL: 105 ± 6 mmHg; LUT: 107 ± 6 mmHg) (p>0.05).EP: VE (FOL: 83 ± 19 L⋅min-1; LUT: 89 ± 17 L⋅min-1) and PETO2 (FOL: 115 ± 4 mmHg; LUT: 118 ± 4 mmHg) were greater in LUT compared to FOL (p<0.05), without changes in breathing frequency (FOL: 32 ± 4 L⋅min-1; LUT: 35 ± 5 L⋅min-1) (p>0.05). No differences in %HHb were observed between LUT and FOL (FOL: 83 ± 21%; LUT: 85 ± 21%); however, %ΔHHb/%ΔVO2 was 18% lower during the kinetic phase of the EP in LUT compared to FOL (p<0.05). Post-EP [La-] were lower in LUT compared to FOL (FOL: 12.9 ± 2.5 mmol⋅L -1; LUT: 11.7 ± 1.7 mmol⋅L -1) (p<0.05). No performance differences were observed between FOL and LUT for RAMP peak power (FOL: 218 ± 35 W; LUT: 221 ± 29 W) or EP endurance (FOL: 99 ± 20 s; LUT: 96 ± 15 s) (p>0.05). CONCLUSION: During RAMP exercise, there was a greater reliance on muscle deoxygenation at sub-GET work rates in FOL compared to LUT. During EP, the LUT phase showed higher VE, lower Post-EP [La-], and lower muscle deoxygenation during the kinetic portion of the step exercise, suggesting increased ventilatory buffering compared to FOL. Despite the different physiological responses between menstrual phases, short duration exercise performance is preserved.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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