Comparing the Respiratory Compensation Point With Muscle Oxygen Saturation in Locomotor and Non-locomotor Muscles Using Wearable NIRS Spectroscopy During Whole-Body Exercise
Notice bibliographique
Résumé
The relationship between the muscle deoxygenation breakpoint (Deoxy-BP) measured with near-infrared spectroscopy (NIRS), and the respiratory compensation point (RCP) has been well established. This relationship has also been reported using wearable NIRS, however not in locomotor and non-locomotor muscles simultaneously during whole-body cycling exercise. Our aim was to measure muscle oxygen saturation (SmO 2 ) using wearable NIRS sensors, and to compare the Deoxy-BPs at each muscle with RCP during a ramp cycling exercise test. Twenty-two trained female and male cyclists completed a ramp exercise test to task intolerance on a cycling ergometer, at a ramp rate of 1 W every 2 s (30 W/min). SmO 2 was recorded at the subjects’ right vastus lateralis (VL) and right lateral deltoid. SmO 2 and the Deoxy-BPs were assessed using a piecewise double-linear regression model. Ventilation (V̇ E ) and gas exchange were recorded, and RCP was determined from V̇ E and gas exchange using a V-slope method and confirmed by two physiologists. The SmO 2 profiles of both muscles and gas exchange responses are reported as V̇O 2 , power output (W), and time of occurrence (TO). SmO 2 profiles at both muscles displayed a near-plateau or breakpoint response near the RCP. No differences were detected between the mean RCP and mean Deoxy-BP from either the locomotor or non-locomotor muscles; however, a high degree of individual variability was observed in the timing and order of occurrence of the specific breakpoints. These findings add insight into the relationships between ventilatory, locomotor, and non-locomotor muscle physiological breakpoints. While identifying a similar relationship between these breakpoints, individual variability was high; hence, caution is advised when using wearable NIRS to estimate RCP in an incremental ramp test.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».