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Enregistrement W3216522469 · doi:10.3390/ijerph182312359

Effects of Endurance Training Intensity on Pulmonary Diffusing Capacity at Rest and after Maximal Aerobic Exercise in Young Athletes

2021· article· en· W3216522469 sur OpenAlexaff
Rim Dridi, Nadia Dridi, Karuppasamy Govindasamy, Nabil Gmada, Ridha Aouadi, H. Guénard, Ismail Laher, Ayoub Saeidi, Katsuhiko Suzuki, Anthony C. Hackney, Hassane Zouhal

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDLCOVO2 maxDiffusing capacityPulmonary Diffusing CapacityCardiologyMedicineAerobic exerciseInternal medicineEndurance trainingAerobic capacityPhysical therapyLung volumesAthletesLungHeart rateBlood pressureLung function

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study compared the effects of varying aerobic training programs on pulmonary diffusing capacity (TLCO), pulmonary diffusing capacity for nitric oxide (TLNO), lung capillary blood volume (Vc) and alveolar–capillary membrane diffusing capacity (DM) of gases at rest and just after maximal exercise in young athletes. Sixteen healthy young runners (16–18 years) were randomly assigned to an intense endurance training program (IET, n = 8) or to a moderate endurance training program (MET, n = 8). The training volume was similar in IET and MET but with different work intensities, and each lasted for 8 weeks. Participants performed a maximal graded cycle bicycle ergometer test to measure maximal oxygen consumption (VO2max) and maximal aerobic power (MAP) before and after the training programs. Moreover, TLCO, TLNO and Vc were measured during a single breath maneuver. After eight weeks of training, all pulmonary parameters with the exception of alveolar volume (VA) and inspiratory volume (VI) (0.104 < p < 0889; 0.001 < ES < 0.091), measured at rest and at the end of maximal exercise, showed significant group × time interactions (p < 0.05, 0.2 < ES < 4.0). Post hoc analyses revealed significant pre-to-post decreases for maximal heart rates (p < 0.0001, ES = 3.1) and improvements for VO2max (p = 0.006, ES = 2.22) in the IET group. Moreover, post hoc analyses revealed significant pre-to-post improvements in the IET for DM, TLNO, TLCO and Vc (0.001 < p < 0.0022; 2.68 < ES < 6.45). In addition, there were increases in Vc at rest, VO2max, TLNO and DM in the IET but not in the MET participants after eight weeks of training with varying exercise intensities. Our findings suggest that the intensity of training may represent the most important factor in increasing pulmonary vascular function in young athletes.

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 seuil0,002

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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