Late Breaking Abstract - An investigation of partitioned aerobic training, 1-legged cycling, on exercise endurance in patients with Idiopathic Pulmonary Fibrosis (IPF): a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Dyspnea due to ventilatory constraints limits effective aerobic exercise training for many patients with IPF. Ventilation per muscle load is less with 1-legged cycling (Dolmage, T.E. et al. 2020). We aimed to determine if 1-legged training (1L-TR) improves endurance more than 2-legged training (2L-TR) in patients with stable IPF enrolled in Pulmonary Rehabilitation (PR). Methods: Subjects completed conventional constant power endurance tests to intolerance (tlimit) before, midway and after being randomized to 1- or 2-legged aerobic training on a stationary cycle. Training sessions were 30 min, 3 days/wk for 6-8 wk; intensity and its progression was guided by tolerance. 1L-TR subjects switched legs mid training session. A priori sample size calculation required 20 subjects per group. Results: 40 subjects with IPF (mean±SD: FVC=62±16 %pred; GAP index=4±1; 37 on pirfenidone or nintedanib) completed the study. Both groups increased tlimit accompanied by a slower progression of heart rate. The tlimit (Figure 1) of 1L-TR was significantly greater (10.5 [3.4 to 17.6] min) than 2L-TR. erj;66/suppl_69/OA6530/F1 F1 F1 Conclusion: Partitioning training to a smaller muscle mass (1-leg) as part of PR improved endurance more than two-legged cycle training in patients with stable IPF. 1-legged cycling during PR is an option for patients with moderate-to-severe IPF.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».