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Enregistrement W4416639439 · doi:10.1183/13993003.congress-2025.pa4177

Effect of oestrogen and progesterone on hypoxic exercise ventilation and respiratory muscle recruitment: considerations of the menstrual cycle and post-menopause

2025· article· W4416639439 sur OpenAlexaff
Sierra R. Arn, Shalaya Kipp, Rachel Jackman, Michael G. Leahy, Eva C. M. Fleming, Michael S. Koehle, Janice M. Leung, A. William Sheel

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueExercise and Physiological Responses
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMenstrual cycleFollicular phaseVentilation (architecture)Hypoxia (environmental)Respiratory systemRespiratory minute volumeRespirationPhysical exercise

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We tested the hypothesis that high oestrogen [E<sub>2</sub>] and progesterone [P] increase minute ventilation (V̇<sub>E</sub>) and work of breathing (WB) during hypoxic exercise in the midluteal (ML) compared to the early follicular (EF) phase of the menstrual cycle, and in post-menopausal females using or not using hormone replacement therapies (HRT; non-HRT). Young (YF: n=11, 24±4y) and older females (OF non-HRT: n=10, 58±4y; HRT: n=7, 59±2y) completed pulmonary function and a graded cycle test to determine maximal oxygen consumption (V̇O<sub>2</sub>max: YF=51±6; OF non-HRT=45±10; HRT=35±8ml/kg/min). On experimental days, serum [P] and [E<sub>2</sub>] were measured prior to insertion of gastric and oesophageal balloon catheters, and 5 min of cycling at 70% peak power (two trials ea. in normoxia and hypoxia, FIO<sub>2</sub>=0.15). Ribcage (RM<sub>RC</sub>) and abdominal (RM<sub>AB</sub>) respiratory muscle (RM) recruitment were determined with optoelectronic plethysmography. OF were tested at any time, and YF were tested in the EF ([P]=1.1±1.6ng/ml, p<0.001; [E<sub>2</sub>]=197.7±134.8pg/ml, p=0.002) and ML phase ([P]=29.6±15.2ng/ml; [E<sub>2</sub>]=514.8±249.8pg/ml). EF and ML hypoxic exercise V̇<sub>E</sub> (EF=86±18; ML=90±21L/min, p=0.315), WB (EF=132±62; ML=123±56J/min, p=0.151) and RM recruitment (RM<sub>RC</sub> & RM<sub>AB</sub>=∆1±0%) were similar. There was a moderate correlation between hypoxic exercise ∆V̇<sub>E</sub>/V̇O<sub>2</sub> and ∆[P] (r=0.685, p=0.029). A significant interaction of condition and HRT was present in OF (hypoxic V̇<sub>E</sub> non-HRT=83.2±18.5, HRT=66.9±12.3L/min, p=0.006). Our findings suggest high [P] increases V̇<sub>E</sub> relative to low [P] during hypoxic exercise in YF. Contrary to our hypothesis, in OF HRT use may blunt hypoxic V̇<sub>E</sub> (funding:NSERC).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,399
Score d'incertitude au seuil0,629

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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