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Enregistrement W4386819996 · doi:10.1080/02640414.2023.2259206

Can the heart rate response at the respiratory compensation point be used to retrieve the maximal metabolic steady state?

2023· article· en· W4386819996 sur OpenAlexafffund
Danilo Iannetta, Gabriele Marinari, Juan M. Murias

Notice bibliographique

RevueJournal of Sports Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésRespiratory compensationHeart rateMedicineCardiologyInternal medicinePhysical therapyBlood pressureAnaerobic exercise

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The metabolic rate (VO2) at the maximal metabolic steady state (MMSS) is generally not different from the VO2 at the respiratory compensation point (RCP). Based on this, it is often assumed that the heart rate (HR) at RCP would also be similar to that at MMSS. The study aims to compare the HR at RCP with that at MMSS. Seventeen individuals completed a ramp-incremental test, a series of severe-intensity trials to estimate critical power and two-to-three 30-min trials to confirm MMSS. The HR at RCP was retrieved by linear interpolation of the ramp-VO2/HR relationship and compared to the HR at MMSS recorded at 10, 15, 20, 25 and 30 min. The HR at RCP was 166 ± 12 bpm. The HR during MMSS at the timepoints of interest was 168 ± 8, 171 ± 8, 175 ± 9, 177 ± 9 and 178 ± 10 bpm. The HR at RCP was not different from the HR at MMSS at 10 min (P > 0.05) but lower at subsequent timepoints (P < 0.05) with this difference becoming progressively larger. For all timepoints, limits of agreement were large (~30 bpm). Given these differences and the variability at the individual level, the HR at RCP cannot be used to control the metabolic stimulus of endurance exercise.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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