Methodological considerations on near-infrared spectroscopy derived muscle oxidative capacity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose Different strategies for near-infrared spectroscopy (NIRS)-derived muscle oxidative capacity assessment have been reported. This study compared and evaluated (I) approaches for averaging trials; (II) NIRS signals and blood volume correction equations; (III) the assessment of vastus lateralis (VL) and tibialis anterior (TA) muscles in two fitness levels groups. Methods Thirty-six participants [18 chronically trained (CT: 14 males, 4 females) and 18 untrained (UT: 10 males, 8 females)] participated in this study. Two trials of twenty transient arterial occlusions were performed for NIRS-derived muscle oxidative capacity assessment. Muscle oxygen consumption ( $$\dot{V}$$ V ˙ O2m) was estimated from deoxygenated hemoglobin (HHb), corrected for blood volume changes following Ryan (HHbR) and Beever (HHbB) equations, and from oxygen saturation (StO2) in VL and TA. Results Superimposing or averaging $$\dot{V}$$ V ˙ O2m or averaging the rate constants (k) from the two trials resulted in equivalent k values [two one-sided tests (TOST) procedure with 5% equivalence margin—P < 0.001]. Whereas HHbR (2.35 ± 0.61 min−1) and HHbB (2.34 ± 0.58 min−1) derived k were equivalent (P < 0.001), StO2 derived k (2.81 ± 0.92 min−1) was greater (P < 0.001) than both. k values were greater in CT vs UT in both muscles (VL: + 0.68 min−1, P = 0.002; TA: + 0.43 min−1, P = 0.01). Conclusion Different approaches for averaging trials lead to similar k. HHb and StO2 signals provided different k, although different blood volume corrections did not impact k. Group differences in k were detected in both muscles.
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 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 | 0,090 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».