Sprint versus endurance training: Metabolic adaptations in working human skeletal muscle
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Brief, intense exercise training induces metabolic adaptations in working human skeletal muscle that are comparable to traditional endurance training (Burgomaster, J Appl Physiol 100 : –2047, 2006). However, no study has directly compared the metabolic adaptations to these diverse training strategies in a standardized manner. PURPOSE: We examined changes in skeletal muscle metabolism during a fixed bout of exercise (1 h cycling at 65% of pre‐training VO2peak) before and after 6 wks of either low volume sprint‐interval training (SIT) or high volume endurance training (ET). Twenty subjects (23±1 yr, VO 2 peak = 41±1 ml/kg/min) were assigned in a counterbalanced manner to a SIT or ET group (n=5 men and 5 women per group). Subjects performed either SIT (4–6 repeats of 30 s “all out” cycling at ~250% VO2peak with 4.5 min recovery per d, 3 d/wk) or ET (40–60 min of continuous cycling at ~65% VO2peak per d, 5 d/wk). Weekly training time commitment was ~1 h for SIT and ~4.5 h for ET, and total training volume was ~80% lower for SIT versus ET (~630 vs ~3000 kJ per wk). Training increased VO2peak and the maximal activity of citrate synthase and 3‐hydroxyacyl‐CoA dehydrogenase with no difference between groups (main effects, P<0.05). Similarly, training decreased net muscle glycogenolysis, phosphocreatine degradation and lactate accumulation but there was no difference between groups (main effects, P<0.05). CONCLUSION: Given the large difference in training volume, these data demonstrate that SIT is a time efficient strategy to induce skeletal muscle metabolic adaptations during exercise that are comparable to ET in young men and women. Supported by NSERC Canada and an ACSM Doctoral Research Grant (KAB)
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».