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Enregistrement W2979817506 · doi:10.1513/annalsats.201907-500rl

Cardiorespiratory Responses between One-legged and Two-legged Cycling in Patients with Idiopathic Pulmonary Fibrosis

2019· letter· en· W2979817506 sur OpenAlexaff
Thomas E. Dolmage, Tom Reilly, Neil Greening, Sally Majd, Bhavesh Popat, Sanjay Agarwal, Felix Woodhead, Rachael A Evans

Notice bibliographique

RevueAnnals of the American Thoracic Society · 2019
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensWest Park Healthcare Centre
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésCardiorespiratory fitnessMedicineSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Physical therapyGerontologyFamily medicineInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,298 · 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
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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