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Enregistrement W3178226809 · doi:10.1249/01.mss.0000760236.46521.3e

Partitioning The Work Of Breathing During Running And Cycling Using Optoelectronic Plethysmography

2021· article· en· W3178226809 sur OpenAlexaff
Shalaya Kipp, Michael G. Leahy, Jacob A. Hanna, A. William Sheel

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCyclingTreadmillAbdomenMedicinePlethysmographThorax (insect anatomy)Work of breathingBreathingVolume (thermodynamics)Biomedical engineeringCardiologyNuclear medicineRespiratory systemAnatomyInternal medicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Work of breathing (B) derived from a single lung volume and pleural pressure is limited and does not fully characterize the mechanical work done by the respiratory musculature. It has long been known abdominal activation increases with increasing exercise intensity, yet the mechanical work done by these muscles is not reflected in B. Optoelectronic plethysmography (OEP) is a 3-dimentional motion analysis tool that measures the positions and displacements of reflective markers on the thorax and abdomen to calculate volume changes. Importantly, OEP permits an assessment of the ribcage and abdominal contribution to volume changes during breathing. PURPOSE: We sought to: (1) show the volumes measured using OEP (VCW) were comparable to volumes from flow integration (Vt) during cycling and running, and (2) to demonstrate that partitioned ribcage and abdominal volume from OEP could be utilized to quantify the mechanical work done by the ribcage (BRC) and abdomen (BAB) during exercise. METHODS: We fit 11 subjects (6 males/5 females; age, 26 ± 3 years; body mass, 73 ± 10 kg; height, 177 ± 6 cm; maximal oxygen uptake, 55.2 ± 9.8 ml/kg/min) with 89 reflective markers, and esophageal and gastric balloon catheters. Subjects completed an incremental cycling test to exhaustion and a series of submaximal treadmill running trials. RESULTS: We found good agreement between VCW vs. Vt during cycling (bias = 0.002) (p > 0.05) and running (bias = 0.016) (p > 0.05). From rest to maximal-exercise, BAB increased by 84% (range: 30-99%; BAB: 1 ± 1 J/min to 61 ± 52 J/min). The relative contribution of the abdomen increased from 17 ± 9% at rest to 26 ± 16% during maximal-exercise. CONCLUSION: Our study highlights and provides a quantitative measure of the role of the abdominal muscles during exercise. Incorporating the work done by the abdomen allows for a greater understanding of the mechanical tasks required by the respiratory muscles under physiologically relevant conditions such as exercise. Moreover, our approach could be used to gain insight into how the respiratory system functions under pathophysiological conditions and injury.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
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
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,274 · 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'admission1
Résumé présentoui

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