Cardiorespiratory Responses between One-legged and Two-legged Cycling in Patients with Idiopathic Pulmonary Fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
International guidelines recommend exercise training within pulmonary rehabilitation (PR)\nfor adults with idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) [1]. However, the magnitude of benefits of\nPR in IPF may be less than in COPD [2] and are not sustained [3]. Partitioned muscle training\nhas been investigated for other chronic diseases where a central limitation to exercise\ndominates [4-6]. One-legged cycling partitions the targeted exercising muscle thereby\nreducing the total ventilatory burden for the same muscle specific power. In ventilatory\nlimited patients with COPD, partitioned training increases cardiorespiratory fitness [4, 7]\nmeasured by peak oxygen uptake (V̇\nO2pk) greater than that achieved with conventional twolegged cycle training.\nWe hypothesised that patients with IPF would increase their tolerable exercise time of a leg\nexercising alone (one-legged cycling) compared to two-legged cycling so that the total work\nwould be doubled (the primary outcome). We also aimed to quantify peripheral muscle\naerobic capacity relative to the central capacity by determining the ratio of V̇\nO2pk achieved\nduring one- versus two-legged cycling.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».