Predicting Cardiorespiratory Fitness with a Cycle Ergometry Equation in Middle-Aged and Older Adults at Low and High Risk of Cardiovascular Disease
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Low cardiorespiratory fitness (CRF) has consistently been associated with an increased risk of premature mortality and has been shown to be comparable with traditional cardiovascular disease (CVD) risk factors in terms of health outcomes. Thus, the purpose of this study was twofold: 1) to determine the accuracy of commonly proposed cycle ergometry equations to predict maximum oxygen uptake (pV̇O 2max ) in middle-aged and older adults and 2) to assess if the accuracy is affected by the presence of CVD risk factors. METHODS: A total of 1255 participants (62.4 ± 6.9 yr; 62.9% male) were included. V̇O 2max was directly measured during an incremental maximal exercise test on a cycle ergometer. In addition, three non-gender- and gender-specific cycle ergometry equations (Storer et al., 1990; de Souza et al., 2015; and (FRIEND) Kokkinos et al., 2018) were used to pV̇O 2max . RESULTS: Both FRIEND and Storer equations showed pV̇O 2max with a low relative bias for both non-gender-specific (-0.81% ± 12.9% and -0.31% ± 13.1%, respectively) and gender-specific (women: -0.03% ± 13.6% and -3.31% ± 13.3%; men: -045% ± 11.5% and 0.61% ± 11.5%, respectively) equations. Bland-Altman results also showed no difference between measured and pV̇O 2max with excellent accuracy based on the Cb (0.99-1 and 0.98-1.0) and Lin's concordance correlation coefficient (0.91 and 0.89-0.92) scores for both FRIEND and Storer equations, respectively. The coefficient of determination ( R2 ) was high (0.83-0.86) displaying good accuracy with low root-mean-square error values. CONCLUSIONS: Both the Storer and the FRIEND cycle ergometry equations predicted CRF with good accuracy in adults at low and high risk of CVD. Using the gender-specific equations slightly improved the accuracy; however, the FRIEND equation performed better overall. Therefore, the FRIEND equation provides a practical and simple alternative to assess CRF in adults when the direct measurement of V̇O 2max is not feasible.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».