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Enregistrement W643397536 · doi:10.82308/34732

The effect of repeat exercise on exercise-induced arterial hypoxemia /

2006· book· en· W643397536 sur OpenAlexfundno aff
Lloyd Saul

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2006
Typebook
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHigh Altitude and Hypoxia
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésHypoxemiaCardiologyMedicineInternal medicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exercise-induced hypoxemia [EIAH, arterial PO2 < 90 mmHg and/or alveolar-arterial oxygen partial pressure gradient (A-a DO2) ≥ 25 mmHg] occurs during strenuous exercise in some healthy women. There is conflicting opinion if performing successive bouts of strenuous exercise reduces the severity of EIAH. The aim was to (a) test the hypothesis that the severity of EIAH would be reduced with three successive bouts of strenuous exercise, (b) to determine if repeated bouts of exercise increases hyperventilation thus improving arterial PO2. Seven fit female subjects with EIAH [arterial PO2 or PaO2= 88 +/- 2 mmHg, A-a DO 2 = 25 +/- 3 mmHg and 7 fit female control subjects (PaO2 = 100 +/- 5 mmHg, A-a DO2 = 16 +/- 5 mmHg) performed three bouts of intense exercise on a cycle ergometer at 236 +/- 27 watts [oxygen consumption at end of each set = 48 +/- 6 mL/kg/min, or 96 +/- 5% of maximum] for 5 min each with 10 min of rest between sets. Arterial PO 2 increased [EIAH Delta = +4 +/- 5 mmHg. 95% CI = 0.6 to 7.8; Control Delta = +2 +/- 2 mmHg. 95% CI = 0.4 to 3.6] and arterial PCO 2 or PaCO2 decreased [EIAH Delta = -5 +/- 4 mm Hg, 95% CI = -7.4 to -2.2; Control Delta = -4 +/- 2 mmHg, 95% CI = -5.8 to -2.4] between set 1 and set 3 (P< 0.05). Also, 34% of the variance in the change in PaO2, was explained by the variance in the change of PaCO2 (P < 0.05). In conclusion, repeat exercise improves PaO2, which is related to improved hyperventilation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,211 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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