Estimativa da taxa de pico de fluxo expiratório em jovens indianos / Estimation of peak expiratory flow rate in young Indians

INTRODUÇÃO: O pico de fluxo expiratório (PFE) é comumente usado para monitorar a progressão de doenças respiratórias, pois fornece boas informações sobre o estado das vias aéreas. Uma boa quantidade de pesquisas está sendo feita em todo o mundo para estabelecer uma equação de previsão local. A força-tarefa conjunta da Sociedade Torácica Americana e da Sociedade Respiratória Europeia promoveu pesquisas a esse respeito. Na Índia, os dados derivados da população caucasiana ainda são usados para o PFE. OBJETIVO: Estudar a relação dos parâmetros do PFE e os dados antropométricos como idade, altura, peso, índice de massa corporal (IMC), área de superfície corporal (ASC) e estabelecer uma equação de regressão para jovens adultos indianos. MÉTODOS: PFE foi feito em 1000 sujeitos de 15-25 anos da região metropolitana de Mumbai. O coeficiente de correlação de Pearson foi usado para entender a relação dos parâmetros antropométricos e PFE. A análise de regressão multivariada foi feita para estabelecer uma equação de predição. (Alfa 5%) RESULTADOS: Idade e todos os parâmetros antropométricos foram correlacionados com PFE. O pico de fluxo expiratório médio da população masculina foi de 515 ml / seg, enquanto a feminina foi de 399 ml / seg. Para o PFE, a maior correlação foi observada com a ASC seguida de altura, peso e idade, enquanto o IMC apresentou o menor coeficiente de correlação. TPFE teve a melhor significância com a idade, ASC, altura e IMC. Teve menos significado com o peso. No sexo feminino, a TPFE teve a melhor significância com altura, peso, IMC e idade. CONCLUSÃO: Existem diferenças de gênero na TPFE. Portanto, equações específicas de gênero são necessárias para a estimativa da TPFE

INTRODUCTION: Peak expiratory flow rate (PEFR) is commonly used to monitor the progression of respiratory diseases as it gives good information about the status of airways. A good amount of research is going across the world to establish a local prediction equation. The joint task force of the American thoracic society and European Respiratory Society has promoted research in this regard. In India, data derived from the Caucasian population are still used for PEFR. OBJECTIVE: To verify the relationship between PEF levels and the variables age, sex, anthropometric and body surface area, and establish the regression equation for young Indian adults. METHODS: A cross-sectional observational study was conducted in 15-25 years aged 1000 subjects from the Metropolitan region of Mumbai. Pearson's correlation coefficient was used to understand the relation of anthropometric parameters and PEFR. Multivariate regression analysis was done for establishing a prediction equation (Alpha 5%). RESULTS: Age and all anthropometric parameters were correlated with PEFR. The mean PEFR of the male population was 515 ml/sec, whereas, for females, it was 399 ml/sec, for PEFR highest correlation was observed with BSA (.696) followed by weight (.667), height (.630), age (.504) whereas BMI shown lowest correlation coefficient (.445). PEFR had the best significance with age, BSA, Height, and BMI. It had less significance with weight. In females, PEFR had the best significance with Height, weight, BMI, and Age. CONCLUSION: Gender-wise differences exist in PEFR. Hence gender-specific equations are needed for the estimation of PEFR.

Maximal power output estimates the MLSS before and after aerobic training / Potência máxima estima a MFEL antes e após o treinamento aeróbio / Potencia máxima estima el MLSS antes y después del entrenamiento aerobio

The purpose of this study is to present an equation to predict the maximal lactate steady state (MLSS) through a VO2peak incremental protocol. Twenty-six physically active men were divided in two groups (G1 and G2). They performed one maximal incremental test to determine their VO2peak and maximal power output (Wpeak), and also several constant intensity tests to determine MLSS intensity (MLSSw) on a cycle ergometer. Group G2 underwent six weeks of aerobic training at MLSSw. A regression equation was created using G1 subjects Wpeak and MLSSw to estimate the MLSS intensity (MLSSweq) before and after training for G2 (MLSSweq = 0.866 x Wpeak-41.734). The mean values were not different (150±27W vs 148±27W, before training / 171±26W vs 177±24W, after training) and significant correlations were found between the measured and the estimated MLSSw before (r²=0.49) and after training (r²=0.62) in G2. The proposed equation was effective to estimate the MLSS intensity before and after aerobic training...

Este estudo propõe uma equação para predição da máxima fase estável de lactato (MFEL) através de um teste para medida do VO2pico. Vinte e seis homens fisicamente ativos foram divididos em dois grupos (G1 e G2). Eles realizaram um teste máximo para medida do VO2pico e potência máxima (Ppico) e testes submáximos para determinar a intensidade da MFEL (MFELw) em cicloergômetro. O grupo G2 treinou por seis semanas na MFELw. Uma equação de regressão linear foi desenvolvida utilizando os resultados do G1 (Ppico e MFELw) para estimativa da MFEL (MFELweq) antes e após o treinamento no G2 (MFELweq=0,866 x Ppico-41,734). Os valores médios não foram diferentes (150±27W vs 148±27W, pré-treino / 171±26W vs 177±24W, pós-treino) e encontrou-se uma correlação significativa entre a MFELw medida e estimada antes (r²=0,49) e após o treinamento (r²=0,62) no grupo G2. A equação proposta foi efetiva para estimar a MFEL antes e após o treinamento...

Este estudio propone una ecuación para la predicción del máximo estado estable de lactato (MLSS) a través de un test para medir VO2pico. Veintiséis hombres físicamente activos se dividieron en dos grupos (G1 y G2). Ellos realizaron un test máximo para medir el VO2pico y potencia máxima (Ppico) y testes submáximas para determinar la intensidad de la MLSS (MLSSw) en cicloergómetro. El grupo G2 entrenó por seis semanas en la MLSSw. Una ecuación de regresión lineal fue desarrollada utilizando los resultados del G1 (Ppico y MLSSw) para estimar la MLSS (MLSSweq) antes y después del entrenamiento en el G2 (MFELweq=0,866 x Ppico-41,734). Los valores medios no fueron distintos (150±27W vs 148±27W, pre-entrenamiento / 171±26W vs 177±24W, después del entrenamiento) y se encontró una correlación significativa entre la MFELw medida y estimada antes (r²=0,49) y después del entrenamiento (r²=0,62) en el G2. La ecuación propuesta fue eficaz para estimar la MLSS antes y después del entrenamiento...

Identificação do lactato mínimo de corredores adolescentes em teste de pista de três estágios incrementais / Lactate minimum identification in youth runners through a track test of tree incremental stages

OBJETIVO: Analisar a possibilidade de se determinar a velocidade de lactato mínimo (LM) em corredores adolescentes utilizando-se apenas três estágios incrementais. MÉTODOS: Onze indivíduos (13,7 ± 1,0 anos; 47,3 ± 12,1kg; 160,0 ± 1,0cm; 18,3 ± 1,8kg/m²) realizaram três testes de corrida em pista de atletismo em dias distintos: 1) desempenho de 3.000m (Vm3.000); 2) teste de LM que consistiu de um sprint de 500m para indução a hiperlactatemia, seguido de 10min de recuperação e seis séries de 800m em intensidades de 83, 86, 89, 92, 95 e 98 por cento da Vm3.000; 3) teste de LM com três estágios (LMp3) semelhante ao protocolo anterior, porém, com três séries de 800m em intensidades de 83, 89 e 98 por cento da Vm3.000. Durante o primeiro minuto de recuperação entre os estágios dos testes dois e três foram coletadas amostras de sangue para dosagem de lactato sanguíneo. Para determinação do LM foram empregadas: a) inspeção visual (LM) e b) função polinomial de segunda ordem para identificar o LM em seis estágios (LMp) e três estágios (LMp3). RESULTADOS: ANOVA demonstrou não haver diferenças entre as velocidades de lactato mínimo (m.min-1) identificadas pelos diferentes métodos (LM = 221,7 ± 15,4 vs. LMp = 227,1 ± 10,8 vs. LMp3 = 224,1 ± 11,2;). Altas correlações foram observadas entre os protocolos estudados e destes com a Vm3.000 (p < 0,01). CONCLUSÃO: Foi possível identificar a velocidade de corrida correspondente ao LM em adolescentes mesmo utilizando-se de apenas três estágios incrementais (LMp3).

OBJECTIVE: To analyze the possibility of determining the lactate minimum (LM) velocity in prepubertal runners applying only three incremental stages. METHODS: Eleven teens (13.7 ± 1.0 years; 47.3 ± 12.1 kg; 160.0 ± 1.0 cm; 18.3 ± 1.8 kg/m²) performed three run tests on athletic track field on different days: 1) performance at 3000m (Vm3000) 2) LM test consisting of a 500m sprint for hyperlactatemia induction, followed by 10min of recovery and six sets of 800m at intensities of 83, 86, 89, 92, 95 and 98 percent of Vm3000, 3) LM test with threestage (LMp3) similarly to the previous protocol; however, with only three sets of 800m at intensities of 83, 89 and 98 percent of Vm3000. During the first recovery minute between the second and third test stages, blood samples were collected in order to measure blood lactate. The following criteria were used to determine LM: a) visual inspection (LM), b) polynomial function of second order to LM six stages (LMp) and to three stages (LMp3). RESULTS: ANOVA showed no differences between speeds (m.min-1) identified in the studied methods (LM = 221.7 ± 15.4 vs. LMp = 227.1 ± 10.8 vs. LMp3 = 224.1 ± 11.2). High correlations were observed between the studied protocols and between these protocols and the Vm3000 (p <0.01). CONCLUSION: It was possible to identify the velocity corresponding to the LM in youth runners even when applying only three incremental stages for identification of the LM intensity (LMp3).

Modelo de predição de uma repetição máxima (1RM) baseado nas características antropométricas de homens e mulheres / Modelo de predicción de una repetición máxima (1RM) basado en las características antropométricas de hombres y mujeres / Prediction model of a maximal repetition (1RM) based on male and female anthropometrical characteristics

O objetivo do presente estudo foi desenvolver uma equação para predição da carga de uma repetição máxima (1RM) em homens e mulheres, usando exclusivamente as características antropométricas. Participaram deste estudo 44 jovens de baixo risco, com experiência em treinamento de força, sendo 22 do sexo masculino (23 ± 4 anos, 76,6 ± 12,7kg, 173,9 ± 5,5cm, 11 ± 4,5 por cento de gordura) e 22 do feminino (22 ± 4 anos, 54 ± 6,0kg, 161 ± 5,8cm, 18 ± 2,2 por cento de gordura). Inicialmente, eles passaram por uma avaliação antropométrica seguida de um teste de 1RM de familiarização no exercício de desenvolvimento, que foi repetido após 48h. A repetibilidade do teste de 1RM foi testada pelo Wilcoxon matched paired test. Finalmente, a carga de 1RM foi modelada em função das variáveis antropométricas por regressão linear múltipla (forward stepwise) usando como critério de corte das variáveis independentes deltar² < 0,01. A confiabilidade dos modelos foi expressa pela análise de Bland e Altman. Adotou-se em todos os testes alfa = 0,05. Não se registraram diferenças entre teste e reteste, resultando em 44,6 ± 13,2kg e 12,2 ± 3,2kg nos indivíduos do sexo masculino (SM) e feminino (SF), respectivamente. Além das variáveis antropométricas, incluiu-se aos modelos o tempo de experiência em treinamento de força. No SM, o modelo resultou em 84 por cento da variância explicada, com erro padrão equivalente a 12 por cento. Por outro lado, no SF, a capacidade preditiva do modelo obtido foi mais fraca, resultando em 56 por cento da variância explicada e erro padrão equivalente a 20 por cento. Em conclusão, os modelos obtidos mostraram adequada confiabilidade, de forma que podem ser utilizados como ferramentas para predição da carga de 1RM.

The goal of the present study was to develop an equation for predicting the workload of one maximal repetition (1RM) in women and men, based exclusively on anthropometrical characteristics. Forty-four low-risk and experienced in strength training young subjects, being 22 male (23 ± 4 years, 76.6 ± 12.7 kg, 173.9 ± 5.5 cm, 11 ± 4.5 percent of body fat) and 22 female (22 ± 4 years, 54 ± 6.0 kg, 161 ± 5.8 cm, 18 ± 2.2 percent of body fat) volunteered for this study. All subjects were submitted to an anthropometrical evaluation followed by a 1RM familiarization test (shoulder press), which was repeated after 48h. The repeatability was tested using Wilcoxon Matched paired test. Finally, the 1RM workload was modeled in relation to the anthropometrical variables through multiple linear regression (forward stepwise) using as cutoff criteria for the independent variables deltar² < 0.01. The models reliability was expressed by the Bland and Altman analysis. All tests assumed alpha = 0.05. No significant differences were recorded between the two tests, resulting 44.6 ± 13.2 kg and 12.2 ± 3.2kg, for male (MS) and female (FS) subjects respectively. The time of practice in strength training was also included in the models. The model resulted in 84 percent of explained variance and a standard error of 12 percent for the MS. On the other hand, for the FS the predictive capacity was weaker than for = the MS, resulting in 56 percent of the explained variance and a standard error of 20 percent. In conclusion, the obtained models showed acceptable reliability so that they can be currently used as a tool for predicting the 1RM workload.

El objetivo del presente estudio ha sido desarrollar una ecuación para predecir la carga de una repetición máxima (1RM) en hombres y mujeres, usando exclusivamente las características antropométricas. Participaron de este estudio 44 jóvenes de bajo riesgo, con experiencia en entrenamiento de fuerza, 22 del sexo masculino (23 ± 4 años, 76,6 ± 12,7 kg, 173,9 ± 5,5 cm, 11 ± 4,5 por ciento de grasa) y 22 del sexo femenino (22 ± 4 años, 54 ± 6,0 kg, 161 ± 5,8 cm, 18 ± 2,2 por ciento de grasa). Al inicio, estos pasaron por una evaluación antropométrica seguida de un test de 1RM de familiarización en el ejercicio en desarrollo, que fue repetido después de 48 h. La repetibilidad del test de 1RM fue probada por Wilcoxon matched paired test. Finalmente la carga de 1RM fue modelada en función de las variables antropométricas por regresión lineal múltiple (forward stepwise) usando como criterio de aglomeración de las variables independientes deltar² < 0,01. La confiabilidad de los modelos se expresó por el análisis de Bland y Altman. En todos los tests se adoptó alfa = 0,05. No se registraron diferencias entre el test y el retest, resultando en 44,6 ± 13,2 kg y 12,2 ± 3,2kg en los individuos del sexo masculino (SM) y femenino (SF), respectivamente. Fuera de las variables antropométricas, se incluyó a los modelos el tiempo de experiencia en la actividad de fuerza. En el SM, el modelo resultó en 84 por ciento de la varianza explicada, con un error padrón equivalente a 12 por ciento. Por otro lado, en el SF, la capacidad predictiva del modelo obtenido no fue tan eficaz, resultando en 56 por ciento de la varianza explicada y un error padrón equivalente a 20 por ciento. En conclusión, los modelos obtenidos mostraron adecuada confiabilidad, de forma que pueden ser utilizados como herramientas para predecir la carga de 1RM.