The effect of diaphragm fatigue on the multidimensional components of dyspnoea and diaphragm electromyography during exercise in healthy males
Notice bibliographique
Résumé
Key points Diaphragm fatigue may increase the intensity (sensory dimension) and unpleasantness (affective dimension) of dyspnoea, which may partially explain why diaphragm fatigue negatively affects exercise performance. We hypothesized that diaphragm fatigue would negatively affect exercise performance via increases in both the intensity and unpleasantness of dyspnoea, and that the increase in dyspnoea would be mechanistically linked to an increase in diaphragmatic EMG (EMG di ), a surrogate measure of neural respiratory drive. Fatiguing the diaphragm prior to exercise reduced cycling performance and increased both the intensity and unpleasantness of dyspnoea. The change in submaximal dyspnoea unpleasantness was significantly correlated with the change in cycling performance. Pre‐fatigue of the diaphragm did not increase EMG di during exercise and is therefore unrelated to the increase in either the sensory or affective dimension of exertional dyspnoea. Abstract The purpose of this study was to examine the effect of diaphragm fatigue on the multidimensional components of dyspnoea and diaphragm electromyography (EMG di ) during cycling. Sixteen healthy males (age = 27 ± 5 yr, = 45.8 ± 9.8 ml kg −1 min −1 ) completed two high‐intensity, time‐to‐exhaustion cycling tests in randomized order: (i) inspiratory pressure threshold loading (PTL) prior to exercise to induce diaphragm fatigue (pre‐DF) and (ii) no PTL (control). Diaphragm fatigue after PTL was confirmed via cervical magnetic stimulation of the phrenic nerves. Dyspnoea intensity and unpleasantness were measured throughout exercise with the 0–10 category‐ratio Borg scale and following exercise using the Multidimensional Dyspnoea Profile (MDP). EMG di was continuously recorded via a multipair oesophageal electrode catheter. Time‐to‐exhaustion decreased with pre‐DF vs . control (9.0 ± 5.5 vs . 10.7 ± 7.5 min, P = 0.023). Pre‐DF increased dyspnoea intensity ratings by 0.6 ± 1.0 Borg 0–10 units at the highest equivalent submaximal exercise time (HESET) a participant could achieve in both conditions ( P = 0.020). Dyspnoea unpleasantness ratings increased with pre‐DF by 0.5 ± 1.0, 0.7 ± 1.2 and 0.9 ± 1.4 (all P < 0.05) Borg 0–10 units during the 2nd, 3rd and 4th minutes of exercise, respectively. There was a significant correlation between the change in breathing unpleasantness ratings at HESET and the change in time‐to‐exhaustion ( r = 0.66, P = 0.006). The immediate perception domain, a combination of peak unpleasantness and specific dyspnoea descriptor intensity ratings, was the only component of the MDP that was significantly increased with pre‐DF (4.3 ± 1.9 vs . 3.6 ± 1.8, P = 0.04). There were no significant differences in EMG di . In conclusion, diaphragm fatigue has negative effects on multiple domains of dyspnoea, which may partially explain why exercise performance decreases with it.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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.
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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 ».