Sex dimorphism in cardiac and aerobic capacities: The influence of body composition
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective The contribution of body composition to sex differences in strong prognostic cardiorespiratory variables remains unresolved. This study aimed to elucidate whether body composition determines sex differences in cardiac and oxygen (O2) uptake responses to incremental exercise. Methods Healthy, moderately active women and men (n = 60, age = 60.7 [12.3] years) matched by age and cardiorespiratory fitness were included. Body composition was determined via dual‐energy x‐ray absorptiometry. Transthoracic echocardiography and O2 uptake were assessed at rest and throughout incremental exercise with established methods. Major cardiac and pulmonary outcomes were normalized by body surface area (BSA), total lean body mass (LBM), or leg LBM. Results Women presented with smaller anthropometrical indices (height, weight, BSA) and LBM compared with men (p < 0.001). Peak exercise cardiac dimensions and output (i.e., peak cardiac outout [Qpeak]), commonly normalized by BSA, were reduced in women relative to men (p ≤ 0.019). Cardiac sex differences were abolished after normalization by total or leg LBM (p ≥ 0.115). Strong linear relationships of total and leg LBM with Qpeak and peak oxygen uptake were detected exclusively in women (r ≥ 0.53, p ≤ 0.003), independent of body fat percentage. Conclusions Total and leg LBM stand out as strong independent determinants of cardiac and aerobic capacities in women, regardless of body fat percentage, relationships that are not present in age‐ and fitness‐matched men.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».