Steepest near‐infrared spectroscopy‐derived deoxygenation slopes during arterial occlusions provide more reliable assessments of muscle mitochondrial capacity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Assessment of near‐infrared spectroscopy (NIRS)‐derived muscle oxidative capacity relies on analysing deoxygenation slopes from NIRS signal versus time curves during brief arterial occlusions, which reflect the rate of post‐exercise recovery of muscle oxygen consumption (). However, current guidelines lack recommendations on the optimal selection of slopes for reliable measurement. The aim of the study was to compare a standardised partial‐segment approach against the conventional whole‐segment approach on the measurement and reliability of in vivo muscle oxidative capacity. Within the same session, 19 athletes ( n = 9 sprinters; n = 10 middle‐distance runners) completed two NIRS‐derived muscle oxidative capacity trials on the vastus lateralis. Rate constants ( k , min −1 ) were computed using the steepest (), whole () or shallowest () deoxygenation slope from deoxyhaemoglobin (HHb) and muscle O 2 saturation () signals. Test–retest reliability [(coefficient of variation (CV), intraclass correlation coefficient (ICC)] and minimum difference (MD) were assessed. For the HHb signal, ICC analysis revealed moderate to excellent test–retest reliability for [0.80 (0.54–0.92)], whereas poor to good reliability was observed for [0.71 (0.38–0.89)] and [0.60 (0.19–0.83)]. led to lower MD compared to and (0.64 vs. 1.12 vs. 1.54 min −1 , respectively). All three approaches led to significantly greater k values in runners compared to sprinters (:+32.2%, P < 0.001; :+ 40.1%, P = 0.025; :+49.6%, P = 0.001). Compared to the conventional whole‐segment approach, selecting the steepest intra‐occlusion slope improved the reliability and sensitivity of NIRS‐derived mitochondrial capacity, likely by better reflecting instantaneous changes in .
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».