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Enregistrement W4387061758 · doi:10.1249/01.mss.0000980080.52281.75

A Step-Ramp-Step Treadmill Protocol Predicts Exercise Intensity Domain-Specific vo2 Responses In Running

2023· article· en· W4387061758 sur OpenAlexaff
Robin Faricier, Lorenzo Micheli, Nasimi A. Guluzade, Juan M. Murias, Daniel A. Keir

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensUniversity of CalgaryWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRespiratory compensationTreadmillExercise prescriptionLactate thresholdExercise intensityIntensity (physics)Ventilatory thresholdIncremental exerciseMathematicsCyclingVO2 maxCardiologySimulationMedicineHeart ratePhysical therapyBlood lactateAnaerobic exerciseInternal medicinePhysicsComputer scienceBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The “step-ramp-step” (SRS) protocol improves domain-based exercise intensity prescription in cycling by adjusting the ramp-exercise oxygen uptake (V̇O2) versus work-rate relationship for V̇O2 kinetics and muscle-lung circulatory delay. PURPOSE: This study investigated whether similar corrections are required in running by comparing the accuracy of a treadmill-based SRS protocol with the “classic” (unadjusted) linear approach to predict domain-specific V̇O2 responses. METHODS: Five healthy males (age: 26 ± 9 years) performed a ramp-incremental test (0.6 km·h-1·min-1) from 6 km·h-1 to task failure followed by two constant-speed bouts within the moderate- (MOD - below estimated lactate threshold; LT) and heavy-intensity domains (HVY - between LT and respiratory compensation point; RCP). The V̇O2 at LT and RCP were visually identified by plotting standard breath-by-breath ventilatory and gas exchanges measurements against ramp V̇O2. Then, the corresponding speed at LT and RCP, derived from the unadjusted linear V̇O2-speed relationship from the ramp exercise (“classic” linear approach), were used to establish two domain-specific constant-speed bouts at 50% between: i) baseline and LT (ΔMOD); and ii) LT and RCP (ΔHVY). Constant-speed bouts were performed on separate days, and “measured” end-exercise V̇O2 was compared to “predicted” V̇O2 using a: i) “SRS-corrected” (where MOD and HVY bouts were used to adjust the ramp V̇O2-speed relationship); and ii) unadjusted V̇O2-speed relationship from ramp exercise. RESULTS: The treadmill speeds for ΔMOD, and ΔHVY were 8.1 ± 1.2 and 11.4 ± 2.0 km·h-1, respectively, eliciting end-exercise V̇O2 responses of 2.19 ± 0.28 and 2.81 ± 0.26 L·min-1. The measured end-exercise V̇O2 were not different compared to SRS-predicted V̇O2 at ΔMOD (mean difference: -0.04 ± 0.19 L·min-1; p = 0.70) and ΔHVY (0.08 ± 0.30 L·min-1; p = 0.57). Compared to the classic-predicted V̇O2, the measured end-exercise V̇O2 was not different from predicted for ΔMOD (0.15 ± 0.15 L·min-1; p = 0.09) but was higher for ΔHVY (0.19 ± 0.14 L·min-1; p = 0.04). CONCLUSION: In healthy individuals, the SRS protocol provides more accurate V̇O2 response predictions than the “classic” linear approach and potentially represents a better alternative for domain-based exercise-intensity prescriptions. Supported by NSERC

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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