Maximal Lactate Steady State Versus the 20-Minute Functional Threshold Power Test in Well-Trained Individuals: “Watts” the Big Deal?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To (1) compare the power output (PO) for both the 20-minute functional threshold power (FTP20) field test and the calculated 95% (FTP95%) with PO at maximal lactate steady state (MLSS) and (2) evaluate the sensitivity of FTP95% and MLSS to training-induced changes. METHODS: Eighteen participants (12 males: 37 [6] y and 6 females: 28 [6] y) performed a ramp-incremental cycling test to exhaustion, 2 to 3 constant-load MLSS trials, and an FTP20 test. A total of 10 participants returned to repeat the test series after 7 months of training. RESULTS: The PO at FTP20 and FTP95% was greater than that at MLSS (P = .00), with the PO at MLSS representing 88.5% (4.8%) and 93.1% (5.1%) of FTP and FTP95%, respectively. MLSS was greater at POST compared with PRE training (12 [8] W) (P = .002). No increase was observed in mean PO at FTP20 and FTP95% (P = .75). CONCLUSIONS: The results indicate that the PO at FTP95% is different to MLSS, and that changes in the PO at MLSS after training were not reflected by FTP95%. Even when using an adjusted percentage (ie, 88% rather than 95% of FTP20), the large variability in the data is such that it would not be advisable to use this as a representation of MLSS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».