The effects of endurance training on muscle oxygen desaturation during incremental exercise tests: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective Minimum muscle oxygen saturation (SmO2min) measured via near-infrared spectroscopy (NIRS) is a common measure during incremental exercise testing (IET). Our objective was to determine the effects of pre-to-post endurance training on SmO2min (ΔSmO2min) during an IET, using a meta-analysis. Data sources MEDLINE, EMBASE, and SPORTDiscus. Study selection Studies including healthy individuals had to meet the following criteria: (1) endurance training intervention; (2) peripheral muscle NIRS; (3) incremental exercise test pre/post training; (4) SmO2 or analogous saturation parameter measured. Analysis A PEDro scale was used for risk of bias analysis. A random effect meta-analysis model was used to synthesize the effect of training on ΔSmO2min in individual studies. Statistical heterogeneity was quantified using I2 statistic. A meta-regression was used to estimate the effect of training on the relationship between peak cycling power output (Wpeak), peak pulmonary oxygen uptake (V˙O2peak), and ΔSmO2min. A mixed-effect model was used to estimate categorical variables. Results Five studies met the inclusion criteria. No difference in SmO2min was detected following training pre- and post-intervention IETs. A trend for an effect of training on the relationship between Wpeak and ΔSmO2min was observed (p = 0.06). Conclusion This meta-analysis showed no effects of endurance training on SmO2min during an IET. Our results showed a trend for an effect of training on the relationship between Wpeak and ΔSmO2min, with no effect for V˙O2peak and ΔSmO2min. It is possible that SmO2min is not affected by endurance training, and may be used as a physiological marker for improvements in submaximal performance rather than at peak.
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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 | 0,010 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».