Non-exercise Equations For Determining Change In Cardiorespiratory Fitness
Notice bibliographique
Résumé
CRF is a strong and independent predictor of morbidity and all-cause mortality beyond traditional risk factors. However, CRF is not routinely measured in clinical settings where cost, time, training, and discomfort on behalf of the patient have all been cited as barriers to routine integration. An alternative to measuring CRF is to estimate it using a non-exercise CRF equation. It is currently unknown whether eCRF can be used to estimate change in mCRF following the adoption of regular exercise. PURPOSE: To determine whether change in estimated cardiorespiratory fitness (eCRF) is associated with change in measured CRF (mCRF) independent of exercise amount and intensity over 24 weeks. METHODS: Participants were 163 sedentary adults with abdominal obesity (waist circumference: mean 109.9 (SD; 11.5) cm) randomly assigned to: i) no-exercise control (n=42), ii) low-amount, low-intensity exercise (LALI; n=39), iii) high-amount, low-intensity exercise (HALI; n=51), iv) high-amount, high-intensity exercise (HAHI; n=31). mCRF was measured using a maximal treadmill test at baseline, 8, 16 and 24 weeks. eCRF was calculated using a published non-exercise equation with the following variables: sex, age, waist circumference, resting heart rate, self-selected physical activity. RESULTS: Participants attended 115 of 120 exercise sessions prescribed (96.0 (4.0) % adherence). eCRF change from baseline to 8, 16 and 24 weeks was not different from mCRF change for control, LALI or HALI (P=.03). In HAHI, eCRF change was significantly greater than mCRF change at all time points (P<.001). Change in mCRF and eCRF at 24 weeks were separated into tertiles to determine whether there were systematic differences between the two measures. Tertile scores revealed that for LALI and HALI, eCRF change significantly overestimated the lowest mCRF tertile (P=.001) and underestimated the highest mCRF tertile (P=.003). For HAHI, eCRF change overestimated mCRF within both the lowest and middle tertile (P=.005). CONCLUSION: eCRF change was associated with mCRF change at 24 weeks independent of exercise amount but not intensity. Systematic variation between eCRF and mCRF highlights a possible limitation when using eCRF to follow change in mCRF, specifically, that eCRF does not capture the individual variability of the mCRF response.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».