Sammenhengen mellom muskelmasse og styrke hos utrente individer

Introduksjon: I løpet av de siste årene har det pågått en debatt rundt sammenhengen mellom muskelmasse og styrke. Sammenhengen mellom muskelmasse og styrke ved utgangsverdi (baseline) virker å være klar, men det har vært sprikende funn når man ser på sammenhengen mellom endringer i muskelmasse og styrke når utrente individer starter med styrketrening. Hensikten med denne studien var å utforske sammenhengen mellom muskelmasse og styrke hos utrente individer, da spesielt i hvor stor grad kan endringer i styrke forklares med endringer i muskelmasse. Metode: 51 friske utrente individer ble inkludert i denne oppgaven. Treningen besto av to ukentlige økter, totalt 20 – 24 økter. På underekstremitetene ble det gjennomført 3x10 eller 3x30RM unilateral beinpress, kneekstensjon og knefleksjon. Styrketesting ble gjennomført i 1RM treningsøvelsene beinpress og kneekstensjon, og isometrisk kneekstensjon. Tilvenning til styrketester ble gjennomført to ganger ved oppstart (T1), og det ble gjort to tester ved pre (T2) hvor høyeste verdi ble satt som utgangsverdi. DXA, ultralyd og MR ble brukt for måling av muskelmasse før og etter treningsintervensjonen. Korrelasjonsanalysene ble gjort i GraphPad Prism 9. Resultat: Absolutte verdier ved pre-test viste at korrelasjonen mellom muskelmasse og styrke var sterk: samlet mål på muskelmasse og samlet mål på styrke (r = 0.745, p 0.05), mager masse bein – 1RM beinpress (r = -0.100, p > 0.05), vastus lateralis tykkelse – 1RM kneekstensjon (r = 0.019, p > 0.05), quadriceps volum – isometrisk kneekstensjon (r = -0.140, p > 0.05). Konklusjon: Styrke kan i stor grad forklares med muskelmasse hos utrente individer før de starter med styrketrening (baseline). Endringene i styrke etter 20 – 24 økter kunne ikke forklares med endringer i muskelmasse for denne populasjonen

Dual læringsmodell i trafikklærerutdanningen

Trafikklærerstudentene følger en læringsmodell der de er to dager ute i praksis og tre dager på universitetet gjennom hele studiet. I denne artikkelen retter jeg oppmerksomheten mot trafikklærerstudentenes læringsutbytte gjennom denne læringsmodellen. Jeg observerte studentenes undervisning i bil og klasserom og gjennomførte fokusgruppeintervjuer av studenter og praksisveiledere i to ulike semestre, for å finne ut hvilke sider av læringsmodellen som bidro til å gjøre studentene godt forberedt til yrket, og hvilke sider som ga større utfordringer enn ønsket. Meningsinnholdet i kyndighetsbegrepet sto sentralt i undersøkelsen (Inglar, 2015) Problemstillingen er: På hvilken måte kan en læringsmodell som i hovedsak har lik fordeling mellom læring i klasserommet og læring på arbeidsplassen framskaffe trafikklærere som er godt forberedt på yrkeslivet? Undersøkelsen viste blant annet at når studentene fikk undervise reelle kjøreelever ved reelle trafikkskoler, fikk de et godt innblikk i hverdagen til yrkesutøverne, samtidig som de fikk god undervisningserfaring med kjøreelever med ulike forutsetninger, og erfaring med mange ulike trafikale utfordringer. På den annen side sto ofte den økonomiske faktor i veien for en tett og god oppfølging av studentene, fordi praksisveilederne i en del tilfeller var mer fokusert på å gjennomføre egne undervisningstimer framfor å følge opp studentene. Mange små enheter medførte i tillegg noen ulikheter i kvaliteten på oppfølgingen av studentene, og avstanden mellom teori- og praksisfeltet kunne også være en utfordring. Hensikten med undersøkelsen var å rette oppmerksomheten mot utfordrende faktorer ved vår duale læringsmodell. Dette vil deretter legge grunnlaget for videre utvikling av trafikklærerstudiet i den hensikt å gjøre kvaliteten på studiet enda bedre. Nøkkelord: Trafikklærerutdanning, arbeidsplassbasert læring, effektiv tilegnelse av undervisningskompetanse, effektiv tilegnelse av kjøreferdigheter for elever, erfaring fra det virkelige li

Practical way of driving in driver training and driving test

Prosjektets tema er hvordan få elevene til å oppnå en praktisk kjøremåte i føreropplæring og førerprøve. Undersøkelsen tar for seg sammenhengen mellom hovedmålene i føreropplæringen og selve føreropplæringen og førerprøven, gjennom fokus på trafikal kompetanse og praktisk kjøremåte, to sentrale begreper innenfor fagfeltet føreropplæring og førerprøve. Praktisk kjøremåte er resultatet av den trafikale kompetansen som ofte viser seg etter at en føreropplæring i tråd med hovedmålene og intensjonen i læreplanverket for føreropplæringen er gjennomført. Prosjektet tar for seg føreropplæringen og førerprøven for klasse B personbil. Undersøkelsen kom i gang fordi jeg ønsket å finne ut mer om hvordan samarbeidet mellom trafikklærere og sensorer på Romerike bør være i framtiden for å øke fokuset på hovedmålene for føreropplæringen, og tok utgangspunkt i trafikklærernes og sensorenes meninger om hva trafikal kompetanse og praktisk kjøremåte innebærer. Trafikklærernes og sensorenes meninger stemmer stort sett med intensjonen i føreropplæringen, men noen svar i undersøkelsen setter krav til temaer som kan gjøre samsvaret enda bedre. Svarene på problemstillingen setter fokus på enkelte endringer som vil ha betydning for utformingen av temaer og problemstillinger under samarbeidet i framtidenMaster i yrkespedagogik

Thrombocytopaenia in the critically ill

publishedVersio

AI-Based Edge Acquisition, Processing and Analytics for Industrial Food Production

This article presents a novel approach to the acquisition, processing, and analytics of industrial food production by employing state-of-the-art artificial intelligence (AI) at the edge. Intelligent Industrial Internet of Things (IIoT) devices are used to gather relevant production parameters of industrial equipment and motors, such as vibration, temperature and current using built-in and external sensors. Machine learning (ML) is applied to measurements of the key parameters of motors and equipment. It runs on edge devices that aggregate sensor data using Bluetooth, LoRaWAN, and Wi-Fi communication protocols. ML is embedded across the edge continuum, powering IIoT devices with anomaly detectors, classifiers, predictors, and neural networks. The ML workflows are automated, allowing them to be easily integrated with more complex production flows for predictive maintenance (PdM). The approach proposes a decentralized ML solution for industrial applications, reducing bandwidth consumption and latency while increasing privacy and data security. The system allows for the continuous monitoring of parameters and is designed to identify potential breakdown situations and alert users to prevent damage, reduce maintenance costs and increase productivity.publishedVersio

An Intelligent Real-Time Edge Processing Maintenance System for Industrial Manufacturing, Control, and Diagnostic

This paper presents an artificial intelligence (AI) based edge processing real-time maintenance system for the purposes of industrial manufacturing control and diagnostics. The system is evaluated in a soybean processing manufacturing facility to identify abnormalities and possible breakdown situations, prevent damage, reduce maintenance costs, and increase production productivity. The system can be used in any other manufacturing or chemical processing facility that make use of motors rotating equipment in different process phases. The system combines condition monitoring, fault detection, and diagnosis using machine learning (ML) and deep learning (DL) algorithms. These algorithms are used with data resulting from the continuous monitoring of relevant production equipment and motor parameters, such as temperature, vibration, sound/noise, and current/voltage. The condition monitoring integrates intelligent Industrial Internet of Things (IIoT) devices with multiple sensors combined with AI-based techniques and edge processing. This is done to identify the parameter modifications and distinctive patterns that occur before a failure and predict forthcoming failure modes before they arise. The data from production equipment/motors is collected wirelessly using different communication protocols - such as Bluetooth low energy (BLE), Long range wide area network (LoRaWAN), and Wi-Fi - and aggregated into an edge computing processing unit via several gateways. The AI-based algorithms are embedded in the processing unit at the edge, allowing the prediction and intelligent control of the production equipment/motor parameters. IIoT devices for environmental sensing, vibration, temperature monitoring, and sound/ultrasound detection are used with embedded signal processing that runs on an ARM Cortex-M4 microcontroller. These devices are connected through either wired or wireless protocols. The system described addresses the components necessary for implementing the predictive maintenance (PdM) strategy in soybean industrial processing manufacturing environments. Additionally, it includes new elements that broaden the possibilities for prescriptive maintenance (PsM) developments to be made. The type of ML or DL techniques and algorithms used in maintenance modeling is dictated by the application and available data. The approach presented combines multiple data sources that improve the accuracy of condition monitoring and prediction. DL methods further increase the accuracy and require interpretable and efficient methods as well as the availability of significant amounts of (labeled) data.publishedVersio

Sequential Monte Carlo Methods for Bayesian Filtering

29th May 2008This thesis is written in LATEX 2ε with the ‘uib-mi-master ’ document class, developed by Karl Ove Hufthammer. It was compiled using pdfeTeX-1.21a on 29th May 2008. The body text is 11 point URW Palladio with small caps. The maths font is URW Palladio and Pazo Math, the heading font is HV Math, and the computer code font is Bera Mono. Acknowledgements I would first like to thank my supervisor Hans Arnfinn Karlsen for good guidance on my thesis and for many advices and insightful discussions about statistics in general over the last two years. I would also like to thank the following persons: Geir Storvik for mail correspondence. My fellow students for many hours of theoretical discussions and social activities: Andrea

A phase I prospective, non-randomized trial of autologous dendritic cell-based cryoimmunotherapy in patients with metastatic castration-resistant prostate cancer

Metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC) is an immunologically cold disease with dismal outcomes. Cryoablation destroys cancer tissue, releases tumor-associated antigens and creates a pro-inflammatory microenvironment, while dendritic cells (DCs) activate immune responses through processing of antigens. Immunotherapy combinations could enhance the anti-tumor efficacy. This open-label, single-arm, single-center phase I trial determined the safety and tolerability of combining cryoablation and autologous immature DC, without and with checkpoint inhibitors. Immune responses and clinical outcomes were evaluated. Patients with mCRPC, confirmed metastases and intact prostate gland were included. The first participants underwent prostate cryoablation with intratumoral injection of autologous DCs in a 3 + 3 design. In the second part, patients received cryoablation, the highest acceptable DC dose, and checkpoint inhibition with either ipilimumab or pembrolizumab. Sequentially collected information on adverse events, quality of life, blood values and images were analyzed by standard descriptive statistics. Neither dose-limiting toxicities nor adverse events > grade 3 were observed in the 18 participants. Results indicate antitumor activity through altered T cell receptor repertoires, and 33% durable (> 46 weeks) clinical benefit with median 40.7 months overall survival. Post-treatment pain and fatigue were associated with circulating tumor cell (CTC) presence at inclusion, while CTC responses correlated with clinical outcomes. This trial demonstrates that cryoimmunotherapy in mCRPC is safe and well tolerated, also for the highest DC dose (2.0 × 108) combined with checkpoint inhibitors. Further studies focusing on the biologic indications of antitumor activity and immune system activation could be considered through a phase II trial focusing on treatment responses and immunologic biomarkers.publishedVersio