Reduced exercise capacity for muscle mass in adolescents living with obesity
Notice bibliographique
Résumé
Background Adolescents living with obesity (AlwO) can have limited exercise capacity. Exercise capacity can be predicted by a 2-factor model comprising lung function and leg muscle function, but no study has looked at cycling leg muscle function and its contribution to cycling exercise capacity in AlwO. Methods 22 nonobese adolescents and 22 AlwO (BMI>95 percentile) were studied. Anthropometry, body composition (DEXA), spirometry, 30-sec isokinetic work capacity, and maximal exercise (cycle ergometry) were measured. Results AlwO had greater lean leg mass (LLM) (14.8±4.1 vs 21.0±4.3 kg, Con vs AlwO p<0.001). Lung function did not differ, although FEV 1 trended higher in AlwO (101.0±13.1 vs 107.9±12.7 percent predicted, p=0.08). Leg 30-second work output did not differ in absolute terms or per allometrically scaled LLM. Peak oxygen consumption did not differ between the groups in absolute terms or as percent predicted values (78.5±15.4 vs 82.1±16.5 percent predicted), but was lower in AlwO when expressed per scaled kg of LLM. Peak oxygen consumption related to both lung function and 30-second work capacity, with no observed group effect. 30-second leg work capacity related to the scaled muscle mass, with a small group effect. There was some correlation between leg work capacity and time spent in moderate to vigorous physical activity in AlwO (r s =0.39, p=0.07). Conclusion AlwO have larger LLM and preserved exercise capacity, when expressed as percentage of predicted, but not per allometrically scaled LLM. Increasing time spent in moderate to vigorous activity may benefit AlwO.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».