Including supramaximal verification reduced uncertainty in VO<sub>2peak</sub> response rate
Notice bibliographique
Résumé
Many reports describe using a supramaximal verification phase—exercising at a power output higher than the highest power output recorded during an incremental cardiopulmonary test—to validate VO2max. The impact of verification phases on estimating the proportion of individuals who increased VO2peak in response to high-intensity interval training (HIIT) remains an underexplored area in the individual response literature. This analysis investigated the influence of same-day and separate-day verification phases during repeated measurements (incremental tests—INCR1 and INCR2; incremental tests + supramaximal verification phases—INCR1+ and INCR2+) of VO2peak on typical error (TE) and the proportion of individuals classified as responders (i.e., the response rate) following 4 weeks of HIIT ( n = 25) or a no-exercise control period ( n = 9). Incorporation of supramaximal verification consistently reduced the standard deviation of individual response, TE, and confidence interval (CI) widths. However, variances were statistically similar across all groups ( p > 0.05). Response rates increased when incorporating either one (INCR1 to INCR1+; 24%–48%, p = 0.07) or two (INCR2 to INCR2+; 28%–48%, p = 0.063) supramaximal verification phases. However, response rates remained unchanged when either zero-based thresholds or smallest worthwhile difference response thresholds were used (50% and 90% CIs, all p > 0.05). Supramaximal verification phases reduced random variability in VO2peak response to HIIT. Compared with separate-day testing (INCR2 and INCR2+), the incorporation of a same-day verification (INCR1+) reduced CI widths the most. Researchers should consider using a same-day verification phase to reduce uncertainty and better estimate VO2peak response rate to HIIT.
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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 | 0,021 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».