Estimación de umbrales ventilatorios a partir de la variabilidad del ritmo cardíaco en personas mayores
Bibliographic record
Abstract
La determinación de los umbrales ventilatorios resulta de gran utilidad en el ámbito deportivo y de las ciencias debido a que permite un mejor diseño de planes de ejercicio, pudiendo predecir el rendimiento y la fatiga de los atletas, además de observar su progreso. Esto es debido a que dichos umbrales están ligados a los cambios que se producen en el metabolismo durante el ejercicio. Por otra parte, también adquieren un gran interés en el plano clínico, siendo utilizados para el pronóstico de enfermedades cardiorrespiratorias, así como para la evaluación de la respuesta del paciente al ejercicio. Existen diversos métodos para estimar estos umbrales de manera precisa, la mayoría de ellos complejos, invasivos, y de alto coste. Es por ello, que el propósito de este trabajo es estudiar la viabilidad de la estimación del primer umbral ventilatorio (VT1) y el segundo umbral ventilatorio (VT2), utilizando la variabilidad del ritmo cardíaco (HRV) durante la prueba de esfuerzo. Su estudio es interesante ya que la HRV es sencilla de obtener a partir del electrocardiograma (ECG), que es un procedimiento cómodo, barato y ampliamente extendido. Con este fin, se analizó la señal de HRV durante una prueba de esfuerzo en tapiz rodante con carga de trabajo creciente de 25 sujetos mayores de 65 años. El trabajo se fundamenta en 2 hipótesis: la primera es que los cambios en la HRV durante un ejercicio progresivo son similares a los observados en los patrones respiratorios, y por tanto, pueden ser usados para estimar los VT; la segunda es que se pueden tomar como marcadores de los VT los puntos de ruptura o incrementos exponenciales que se producen en la frecuencia respiratoria, siendo esta estimada a partir de la densidad espectral de potencia de la señal de HRV, ya que no se dispone del registro del ECG. Las estimaciones de los umbrales ventilatorios obtenidos a partir de la HRV se compararon con los umbrales de referencia de VT1 y VT2, determinados por una experta en Ciencias del Deporte en base al análisis de gases (O2 y CO2), proporcionado por un equipo de investigación especializado. Se obtuvieron unos errores de estimación de alrededor del 5%, medidos en función de los cambios en el ritmo cardíaco, los cuales sugieren que los umbrales ventilatorios pueden estimarse únicamente a partir de la HRV.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".