Incidence of nonresponse and individual patterns of response following sprint interval training
Notice bibliographique
Résumé
The current study sought to explore the incidence of nonresponders for maximal or submaximal performance following a variety of sprint interval training (SIT) protocols. Data from 63 young adults from 5 previously published studies were utilized in the current analysis. Nonresponders were identified using 2 times the typical error (TE) of measurement for peak oxygen uptake (2 × TE = 1.74 mL/(kg·min)), lactate threshold (2 × TE = 15.7 W), or 500 kcal time-to-completion (TTC; 2 × TE = 306 s) trial. TE was determined on separate groups of participants by calculating the test-retest variance for each outcome. The overall rate of nonresponders for peak oxygen uptake across all participants studied was 22% (14/63) with 4 adverse responders observed. No nonresponders for peak oxygen uptake were observed in studies where participants trained 4 times per week (n = 18), while higher rates were observed in most studies requiring training 3 times per week (30%-50%; n = 45). A nonresponse rate of 44% (8/18) and 50% (11/22) was observed for the TTC test and lactate threshold, respectively. No significant correlations were observed between the changes in peak oxygen uptake and TTC (r = 0.014; p = 0.96) or lactate threshold (r = 0.17; p = 0.44). The current analysis demonstrates a significant incidence of nonresponders for peak oxygen uptake and heterogeneity in the individual patterns of response following SIT. Additionally, these data support the importance of training dose and suggest that the incidence of nonresponse may be mitigated by utilizing the optimal dose of SIT.
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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 | 0,014 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».