Multiple propane gas burn rates procedure to determine accuracy and linearity of indirect calorimetry systems: an experimental assessment of a method
Notice bibliographique
Résumé
Objective Indirect calorimetry (IC) systems measure the fractions of expired carbon dioxide (F e CO 2 ), and oxygen (F e O 2 ) recorded at the mouth to estimate whole-body energy production. The fundamental principle of IC relates to the catabolism of high-energy substrates such as carbohydrates and lipids to meet the body’s energy needs through the oxidative process, which are reflected in the measured oxygen uptake rates (V̇O 2 ) and carbon dioxide production rates (V̇CO 2 ). Accordingly, it is important to know the accuracy and validity of V̇O 2 and V̇CO 2 measurements when estimating energy production and substrate partitioning for research and clinical purposes. Although several techniques are readily available to assess the accuracy of IC systems at a single point for V̇CO 2 and V̇O 2 , the validity of such procedures is limited when used in testing protocols that incorporate a wide range of energy production ( e.g. , basal metabolic rate and maximal exercise testing). Accordingly, we built an apparatus that allowed us to manipulate propane burn rates in such a way as to assess the linearity of IC systems. This technical report aimed to assess the accuracy and linearity of three IC systems using our in-house built validation procedure. Approach A series of trials at different propane burn rates (PBR) ( i.e. , 200, 300, 400, 500, and 600 mL min −1 ) were run on three IC systems: Sable, Moxus, and Oxycon Pro. The experimental values for V̇O 2 and V̇CO 2 measured on the three IC systems were compared to theoretical stoichiometry values. Results A linear relationship was observed between increasing PBR and measured values for V̇O 2 and V̇CO 2 (99.6%, 99.2%, 94.8% for the Sable, Moxus, and Jaeger IC systems, respectively). In terms of system error, the Jaeger system had significantly ( p < 0.001) greater V̇O 2 (mean difference ( M) = −0.057, standard error ( SE) = 0.004), and V̇CO 2 ( M = −0.048, SE = 0.002) error compared to either the Sable (V̇O 2 , M = 0.044, SE = 0.004; V̇CO 2 , M = 0.024, SE = 0.002) or the Moxus (V̇O2, M = 0.046, SE = 0.004; V̇CO 2 , M = 0.025, SE = 0.002) IC systems. There were no significant differences between the Sable or Moxus IC systems. Conclusion The multiple PBR approach permitted the assessment of linearity of IC systems in addition to determining the accuracy of fractions of expired gases.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».