Effect of small vs large muscle mass endurance training on maximal oxygen uptake in organ transplanted recipients
Notice bibliographique
Résumé
Maximal oxygen consumption (V̇O2max) is impaired in heart (HTx), kidney (KTx), and liver (LTx) transplanted recipients and the contribution of the cardiovascular, central, and peripheral (muscular) factors in affecting V̇O2max improvement after endurance training (ET) has never been quantified in these patients. ET protocols involving single leg cycling (SL) elicit larger improvements of the peripheral factors affecting O2 diffusion and utilization than the double leg (DL) cycling ET. Therefore, this study aimed to compare the effects of SL-ET vs DL-ET on V̇O2max. We determined the DL-V̇O2max and maximal cardiac output before and after 24 SL-ET vs DL-ET sessions on 33 patients (HTx = 13, KTx = 11 and LTx = 9). The DL-V̇O2max increased by 13.8% ± 8.7 (p < 0.001) following the SL-ET, due to a larger maximal O2 systemic extraction; meanwhile, V̇O2max in DL-ET increased by 18.6% ± 12.7 (p < 0.001) because of concomitant central and peripheral adaptations. We speculate that in transplanted recipients, SL-ET is as effective as DL-ET to improve V̇O2max and that the impaired peripheral O2 extraction and/or utilization play an important role in limiting V̇O2max in these types of patients. Novelty: SL-ET increases V̇O2max in transplanted recipients because of improved peripheral O2 extraction and/or utilization. SL-ET is as successful as DL-ET to improve the cardiorespiratory fitness in transplanted recipients. The model of V̇O2max limitation indicates the peripheral factors as a remarkable limitation to the V̇O2max in these patients.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».