A new aerobic fitness score based on lactate sensing during submaximal exercise
Notice bibliographique
Résumé
Given the known clinical utility of cardiorespiratory fitness, measurement of physiological responses to submaximal exercise may be a feasible approach well suited for diagnostic and prognostic purposes in non-athletes and the chronically ill. Lactate levels and watt output during a short submaximal exercise and a subsequent relaxation period yield an aerobic score that is consistent with cardiorespiratory fitness grades in non-athletes and that may be used as a marker in such approaches. In this study, 28 females (23 ± 3 years) were submitted to a 15 min submaximal recumbent bike session, and their capillary and saliva lactate concentrations were recorded and plotted against time. An individual aerobic score was calculated from this curve, using watt output during equal relative percentiles of maximum heart-rate benchmarks. The scores were compared with respective results in a V̇O2max test and with a similar scoring system in 14 older (51 ± 9 years) females; they correlated with the 6 categories of the V̇O2max test results and classified into 3 categories of V̇O2max grades (very poor/poor; fair/good; excellent/superior) with a combined accuracy of 80.95%. More studies are required to validate the potential utility of this submaximal test as an additional risk factor for diagnostic purposes in non-athletes. Novelty points: A novel method for estimating cardiorespiratory fitness during submaximal exercise consistent with V̇O2max performance. The method yields an aerobic score that may be used as a marker for diagnostic and prognostic purposes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».