Comparison of strength development with resistance training and combined exercise training in type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Resistance training has been shown to increase strength in type 2 diabetes; however, it is unclear if combining resistance and aerobic training (A + R) impedes strength development compared with resistance training only (R). The purpose of this study was to compare changes in strength with A + R vs R in individuals with type 2 diabetes. We evaluated monthly workload increments in participants from the Diabetes Aerobic and Resistance Exercise clinical trial. Muscular strength was assessed through training volumes and as the eight repetition maximum (8-RM) at 0, 3, and 6 months. Both groups increased their upper and lower body volumes monthly for 6 months. The relative increase in upper body workload in R was significantly greater than A + R at 4 months (161 ± 11% vs 127 ± 11%, P = 0.009) and at 6 months of training (177 ± 11% vs 132 ± 11%, P = 0.008). Both groups had improvements in 8-RM workloads at 3 and 6 months. The resistance training group had a significantly greater improvement in 8-RM on the leg press at 6 months compared with A + R (80 ± 11% vs 58 ± 8%, P = 0.045). Both R and A + R improved strength with a 6-month training program; however, increases in strength may be greater with resistance training alone compared with performing both aerobic and resistance training.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».