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Enregistrement W3003638859 · doi:10.1038/s41598-020-58253-7

Estimation of minute ventilation by heart rate for field exercise studies

2020· article· en· W3003638859 sur OpenAlexaff
Ramón Cruz, Danilo L. Alves, Eduardo Rumenig, Renata Batagini Gonçalves, Edson Degaki, Leonardo A. Pasqua, Sarah Koch, Adriano Eduardo Lima‐Silva, Michael S. Koehle, Rômulo Bertuzzi

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésVentilation (architecture)Heart rateRespiratory minute volumeIntensity (physics)MedicineMathematicsPhysical therapyInternal medicinePhysicsRespiratory system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The aim of this study was to develop predictive equations for minute ventilation based on heart rate, and to test the precision of the equations in two forms of endurance exercise. Eighteen men (age 27.8 ± 5.4 years old, maximal oxygen uptake 45.4 ± 8.3 ml·kg −1 ·min −1 ) performed a maximal progressive cycle test in which minute ventilation and heart rate were continually measured and further used to establish the proposed equations with quadratic and exponential adjustments. In the second and third laboratory visits, sixteen participants completed two cycling bouts, one high-intensity interval exercise and one low-intensity continuous exercise. The minute ventilation and heart rate were measured in both exercises and the validity of the equations tested. The Bland-Altman analysis showed agreement between the minute ventilation and estimated equations for interval and continuous exercise. There was no difference between the minute ventilation obtained from both equations and the minute ventilation directly measured during the interval exercise. However, the quadratic equation underestimated the minute ventilation during continuous exercise (p < 0.05). While both equations seem to be suitable to estimate minute ventilation during high-intensity interval exercise, the exponential equation is recommended for low-intensity continuous exercise.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,516
Score d'incertitude au seuil0,236

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,278 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations24
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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