Assessing the repeatability of expiratory flow limitation during incremental exercise in healthy adults
Notice bibliographique
Résumé
We sought to determine the repeatability of EFL in healthy adults during incremental cycle exercise. We hypothesized that the repeatability of EFL would be "strong" when assessed as a binary variable (i.e., absent or present) but "poor" when assessed as a continuous variable (i.e., % tidal volume overlap). Thirty-two healthy adults performed spirometry and an incremental cycle exercise test to exhaustion on two occasions. Standard cardiorespiratory variables were measured at rest and throughout exercise, and EFL was assessed by overlaying tidal expiratory flow-volume and maximal expiratory flow-volume curves. The repeatability of EFL was determined using Cohen's κ for binary assessments of EFL and intraclass correlation (ICC) for continuous measures of EFL. During exercise, n = 12 participants (38%) experienced EFL. At peak exercise, the repeatability of EFL was "minimal" (κ = 0.337, p = 0.145) when assessed as a binary variable and "poor" when measured as a continuous variable (ICC = 0.338, p = 0.025). At matched levels of minute ventilation during high-intensity exercise (i.e., >75% of peak oxygen uptake), the repeatability of EFL was "weak" when measured as a binary variable (κ = 0.474, p = 0.001) and "moderate" when measured as a continuous variable (ICC = 0.603, p < 0.001). Our results highlight the day-to-day variability associated with assessing EFL during exercise in healthy adults.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».