Face Masks and the Cardiorespiratory Response to Physical Activity in Health and Disease
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
To minimize transmission of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), the novel coronavirus responsible for coronavirus disease (COVID-19), the U.S. Centers for Disease Control and Prevention and the World Health Organization recommend wearing face masks in public. Some have expressed concern that these may affect the cardiopulmonary system by increasing the work of breathing, altering pulmonary gas exchange and increasing dyspnea, especially during physical activity. These concerns have been derived largely from studies evaluating devices intentionally designed to severely affect respiratory mechanics and gas exchange. We review the literature on the effects of various face masks and respirators on the respiratory system during physical activity using data from several models: cloth face coverings and surgical masks, N95 respirators, industrial respirators, and applied highly resistive or high-dead space respiratory loads. Overall, the available data suggest that although dyspnea may be increased and alter perceived effort with activity, the effects on work of breathing, blood gases, and other physiological parameters imposed by face masks during physical activity are small, often too small to be detected, even during very heavy exercise. There is no current evidence to support sex-based or age-based differences in the physiological responses to exercise while wearing a face mask. Although the available data suggest that negative effects of using cloth or surgical face masks during physical activity in healthy individuals are negligible and unlikely to impact exercise tolerance significantly, for some individuals with severe cardiopulmonary disease, any added resistance and/or minor changes in blood gases may evoke considerably more dyspnea and, thus, affect exercise capacity.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle