Exertional inspiratory capacity and operating lung volumes in health: a population-based study
Notice bibliographique
Résumé
Rationale Inspiratory capacity (IC) should increase during exercise to allow unrestrained tidal volume expansion, mitigating uncomfortable respiratory sensations. However, preliminary evidence suggests that this is not universally seen in healthy individuals. Whether this negatively impacts on inspiratory reserves and dyspnoea remains unclear. To gain novel insights on the regulation of operating lung volumes in community-dwelling individuals, we determined the association of a lack of increase in IC during incremental cardiopulmonary exercise testing (dynamic inspiratory capacity (IC dyn )) with demographic, anthropometric and respiratory functional data in a large population-based study. Methods We reviewed general characteristics, pulmonary function and cycle ergometer data from 1065 healthy individuals (51.5% women, aged 20–86 years) with normal lung function. Measurements and main results IC dyn remained unchanged or decreased from rest to peak exercise (Δ (peak–rest) IC dyn ≤0 L) in 245/1065 individuals (23.0%). Tidal volume increased to a lower extent after the ventilatory threshold compared to earlier exercise in these subjects; thus, peak end-inspiratory lung volume (EILV) and EILV/total lung capacity were similar to subjects showing IC dyn >0 L despite higher EILVs. Albeit statistically significant, between-group differences in peak dyspnoea scores were modest (p=0.049). Multivariable regression revealed that age (particularly in women), higher body mass index and higher resting airway resistance were independently associated with ΔIC dyn ≤0 L (p<0.001). Conclusions Elderly women and overweight/obese individuals may fail to increase IC dyn during incremental exercise due to dynamic hyperinflation. Careful regulation of tidal volume, however, avoids critically high inspiratory constraints and limiting exertional dyspnoea.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».