VO2PEAK PROVIDES A BETTER PREDICTOR OF ERGOMETER MEAN MAXIMAL POWER THAN MAXIMAL OXYGEN EXTRACTION IN TRAINED ROWERS
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION & AIMS Muscle oxygenation characteristics are suggested to better explain performance than peak oxygen uptake (V̇O2peak) in highly trained canoe-kayak athletes (Paquette et. al, 2018), but this has not been explored with rowers. Therefore, this investigation aimed to 1) determine whether maximal oxygen extraction improved prediction of rowing ergometer mean maximal power (MMP; W/kg) compared to V̇O2peak alone, and 2) assess differences in muscle oxygen extraction between anatomical sites during incremental rowing. METHODS Trained male (n=16) and female (n=6) rowers completed a 7x4min graded exercise test on a rowing ergometer to determine mean power output for each stage and V̇O2peak and MMP during the final stage. Change in muscle oxygen extraction (Δ[HHb]) during each stage was determined using near infrared spectroscopy (NIRS) at the vastus lateralis (VL), gastrocnemius medialis (GM), and biceps brachii (BB). The best predictor of MMP was determined using linear regression, and mixed-effects models were used to assess Δ[HHb] across sites and stage. RESULTS V̇O2peak was a significant predictor of MMP (R2=0.74); however, Δ[HHb] (at each site individually or combined) had no association with MMP (R2≤0.05). The strongest model included V̇O2peak and GM Δ[HHb] (R2=0.83); however, the improvement in model fit was modest (mean absolute error decreased from 0.211W.kg-1 to 0.193W.kg-1). A significant site x stage interaction was observed for Δ[HHb] at each site across all stages. Post-hoc analysis revealed VL Δ[HHb] was higher than GM Δ[HHb] for each stage; VL Δ[HHb] was lower than BB Δ[HHb] from stages 1-4, then higher from stages 5-7; and GM Δ[HHb] was lower than BB Δ[HHb] for stages 1-6, but higher in the final stage. CONCLUSION Maximal oxygen extraction alone cannot predict ergometer MMP in trained rowers. However, NIRS derived muscle oxygen extraction may provide additional useful information regarding relative muscle contributions at varying exercise intensities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».