Sex-based differences in hematological values after normalization to body mass or fat-free mass in adults matched for aerobic fitness
Notice bibliographique
Résumé
Blood properties influence aerobic exercise performance. While vascular volumes and hemoglobin mass (Hb mass ) are elevated in trained individuals, evidence of sex differences in vascular volumes is equivocal due to inadequate matching of aerobic fitness between males and females. This cross-sectional study aimed to compare hematological values normalized to body mass (BM) and fat-free mass (FFM) between males ( n = 45) and females ( n = 34) matched for aerobic fitness (V̇O 2 max) normalized to FFM (mL∙kg FFM −1 ∙min − 1 ). Data included body composition measured by dual-energy X-ray absorptiometry (DXA), V̇O 2 max from an incremental test, and hematological values derived from a CO rebreathe test. Fat mass was unrelated to blood volume (BV; R 2 = 0.02, P = 0.26) and Hb mass ( R 2 = 0.03, P = 0.16), while FFM was the strongest predictor of both ( R 2 = 0.75 and R 2 = 0.83, respectively, P < 0.001). Females exhibited higher FFM-normalized BV (+4%, P < 0.05) and plasma volume (PV) (+14%, P < 0.001) and lower red blood cell volume (RBCV) (−8%, P < 0.001) and Hb mass (−8%, P < 0.001) compared to males. Positive correlations between aerobic fitness and relative Hb mass and BV were observed in both sexes when normalized to BM and FFM (0.48 < r < 0.71; P < 0.003). Stepwise multiple regression models, including FFM, V̇O 2 max, height, and [Hb], provided accurate predictions of Hb mass ( R 2 = 0.91) and BV ( R 2 = 0.85). Overall, sex differences persist in relative Hb mass , BV, PV, and RBCV after matching of aerobic fitness, though relative BV and PV were greater in females. These findings suggest sex-specific strategies in oxygen delivery and/or extraction, and they underscore the importance of carefully selecting normalization practices when assessing sex-based differences in hematological variables.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».