A Comparison of Methods to Identify the Mean Response Time of Ramp-Incremental Exercise for Exercise Prescription
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The oxygen uptake (V˙O2) vs power output relationship from ramp incremental exercise is used to prescribe aerobic exercise. As power output increases, there is a delay in V˙O2 that contributes to a misalignment of V˙O2 from power output; the mean response time (MRT). If the MRT is not considered in exercise prescription, ramp incremental-identified power outputs will elicit V˙O2 values that are higher than intended. We compared three methods of determining MRT (exponential modeling (MRTEXP), linear modeling (MRTLIN), and the steady-state method (MRTSS)) and evaluated their accuracy at predicting the V˙O2 associated with power outputs approximating 75% and 85% of gas exchange threshold and 15% of the difference between gas exchange threshold and maximal V˙O2 (Δ15). Methods: Ten males performed a 30-W∙min−1 ramp incremental and three 30-min constant power output cycle ergometer trials with intensities at 75% gas exchange threshold, 85% gas exchange threshold, and ∆15. At each intensity, the measured steady-state V˙O2 during each 30-min test was compared to the V˙O2 predicted after adjustment by each of the three MRTs. Results: For all three MRT methods, predicted V˙O2 was not different (p = 1.000) from the measured V˙O2 at 75%GET (MRTEXP, 31 mL, MRTLIN, −35 mL, MRTSS 11 mL), 85%gas exchange threshold (MRTEXP −14 mL, MRTLIN −80 mL, MRTSS −32 mL). At Δ15, predicted V˙O2 based on MRTEXP was not different (p = .767) from the measured V˙O2, but was different for MRTLIN (p < .001) and MRTSS (p = .03). Conclusion: Given that the intensity is below gas exchange threshold, all model predictions implemented from the current study matched the exercise prescription.
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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 | 0,009 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».