MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W94521692

Reliability and validity of the lactate-minimum test. A revisit.

2011· article· en· W94521692 sur OpenAlexaff
Raffy Dotan, Levana Zigel, Arie Rotstein, Tally Greenberg, Y Benyamini, Bareket Falk

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReliability (semiconductor)Anaerobic exerciseMathematicsStatisticsMedicinePhysical therapyPhysicsThermodynamics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: The Lactate-Minimum Test (LMT) is a high-resolution, physiologically elegant test for estimating the anaerobic threshold (AnT), or the Maximal Lactate Steady-State (MLSS). Nevertheless, it has not gained the acceptance level of typical progressive lactate-response tests (PLRT). Aim of this study was to compare LMT's validity and reviewer reliability vs. a PLRT-type test and re-evaluate the justification for LMT's dismissal. METHODS: Sixteen male distance trained runners (37.1±11.6 yrs) were included in the study. MLSS, LMT, and PLRT tests were performed in separate sessions. Two reviewers, blind to the subjects' identity, independently determined LMT and PLRT's threshold velocities (VLMT, VPLRT) twice. Additionally, VLMT was determined objectively, using best-fit polynomial regressions (VLMTP). RESULTS: VPLRT, VLMT and VLMTP correlated well with VMLSS (r=0.92, 0.90, 0.93, resp.). VPLRT was identical to VMLSS (13.54 km·h-1), but VLMT and VLMTP were 0.33 and 0.46 km·h-1 lower, respectively. Inter-reviewer reliability was higher for VLMT than VPLRT (ICC=0.96 vs. 0.57, resp.). Intra-reviewer reliability showed a similar pattern. CONCLUSION: LMT's underestimation of MLSS appears corrigible. The validity of corrected LMT appears comparable to that of PLRT, while its reliability, objectivity and resolution are superior. Although neither test is a perfect MLSS-substitute, the corrected LMT is not inferior to PLRT-type testing and cannot be dismissed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,179 · 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'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

Citations19
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePubMedMême sujetSports Performance and TrainingTravaux en français237 207