Effects of fractional inspired O <sub>2</sub> on the O <sub>2</sub> pathway during submaximal and maximal exercise in male endurance athletes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We utilized non‐invasive methods and novel computational approaches to examine the effects of acutely varying fractional inspired O 2 (FIO 2 ) on convective and diffusive steps of O 2 transport and muscle tissue (de)oxygenation during incremental cycling to exhaustion in 10 Tier 3 and 4 endurance athletes breathing either 0.152, 0.209, or 0.298 FIO 2 . At submaximal work rates (100–275 W) in hypoxia, higher cardiac output compensated for lower arterial O 2 content. At maximal work rate, convective O 2 transport was lower in hypoxia (mean [95%CI]: 5.37 [5.14–5.59] L/min, q < 0.0001) and higher in hyperoxia (6.84 [6.50–7.18] L/min, q = 0.043) compared to normoxia (6.56 [6.16–6.95] L/min), whereas O 2 diffusive conductance did not differ between conditions (94 [82–106], 98 [83–112], 98[87–109] mL/min/mmHg for hypoxia, normoxia and hyperoxia, respectively, p = 0.490). Consequently, maximal O 2 uptake (V̇O 2max ) was lower in hypoxia (4.06 [3.85–4.27] L/min, q < 0.0001) and higher in hyperoxia (5.02 [4.85–5.19] L/min, q = 0.003) compared to normoxia (4.83 [4.63–5.02] L/min). In hypoxia, muscle tissue saturation index was 1%–4%‐units lower compared to normoxia and hyperoxia during submaximal cycling but similar at maximal work rate. In summary, central and peripheral compensatory mechanisms maintained O 2 uptake despite altered FIO 2 at submaximal work rates. At maximal work rate the effects of hypoxia and hyperoxia on V̇O 2max were mediated through convective O 2 transport.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».