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Enregistrement W3167067402 · doi:10.1096/fasebj.2021.35.s1.03031

Repeatability of Thoracoabdominal Wall Compartmental Contributions to Tidal Volume during Low‐, Moderate‐ and Heavy‐Intensity Exercise

2021· article· en· W3167067402 sur OpenAlexafffund
Eric T. Hedge, Paolo B. Dominelli, Richard L. Hughson

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensResearch Institute for AgingUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRepeatabilityTidal volumeIntensity (physics)MedicinePlethysmographRespiratory rateExercise intensityCardiologyRespiratory minute volumeVentilation (architecture)Volume (thermodynamics)Heart rateRespiratory systemAnimal scienceInternal medicineChemistryBlood pressurePhysicsBiologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The patterns of breathing and the thoracoabdominal wall compartmental contributions to tidal volume at different exercise intensities are typically assessed during a single laboratory visit, where individuals complete progressively higher intensity stages of exercise. The relative contributions of the thoracic and abdominal compartments have been reported to be invariant across exercise intensities; however, inter‐individual differences have been observed. Therefore, the purpose of this study was to assess the repeatability of the compartmental contributions to tidal volume during low‐, moderate‐, and heavy‐intensity exercise. It was hypothesized that the inter‐individual differences in the compartmental contributions would be repeatable day‐to‐day for each intensity. Seven healthy adults (2 female, age: 28±7 yr, peak oxygen uptake: 45±5 ml·min ‐1 ·kg ‐1 ) completed two step exercise tests on separate days, consisting of low‐, moderate‐, and heavy‐intensity stages for each individual based on their ramp exercise responses. Tidal volume and breathing rate were assessed using a bi‐directional turbine, and thoracic and abdominal contributions to tidal volume were measured by respiratory inductance plethysmography. Day‐to‐day repeatability was evaluated using the intra‐class correlation coefficient (ICC). With increasing exercise intensity, the tidal volume (p<0.001) and breathing rate (p<0.001) increased, but no differences in tidal volume (p=0.97; low: 1.14±0.21 L vs. 1.22±0.48 L, moderate: 2.02±0.49 L vs. 1.92±0.54 L, heavy: 2.51±0.60 L vs. 2.54±0.59 L) or breathing rate (p=0.94; low: 18±4 breaths·min ‐1 vs. 17±6 breaths·min ‐1 , moderate: 22±8 breaths·min ‐1 vs. 23±7 breaths·min ‐1 , heavy: 37±9 breaths·min ‐1 vs. 37±10 breaths·min ‐1 ) were observed between testing days. The relative contribution of the thoracic (low: 64±12% vs. 63±15%, moderate: 66±12% vs. 64±14%, heavy: 67±11% vs. 67±12%) and abdominal (low: 36±12% vs. 37±15%, moderate: 34±12% vs. 36±14%, heavy: 33±11% vs. 33±12%) compartments did not differ significantly between test days (p=0.59), or exercise intensities (p=0.38). However, there were inter‐individual differences in how the compartmental contribution to tidal volume changed with exercise intensity, as the relative contribution of the thoracic compared to abdominal compartment increased with higher intensity exercise for 3 subjects, decreased for 1 subject, and remained relatively constant for 3 subjects. These inter‐individual differences to increasing exercise intensity do not appear random, as the test‐retest repeatability of the compartmental contribution to tidal volume was good to excellent for low (ICC=0.87, p=0.003), moderate (ICC=0.89, p=0.002) and heavy (ICC=0.93, p=0.001) exercise. Future work should seek to identify factors contributing to the observed inter‐individual differences in compartmental contribution to tidal volume with increasing exercise intensity and whether these impart functional consequences.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,286 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
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