Muscle mass and insulin sensitivity in postmenopausal women after 6-month exercise training
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The common belief that high muscle mass improves insulin sensitivity is controversial and even recent studies have established that larger muscle mass is associated with insulin resistance in sedentary postmenopausal women. Physical activity induces a beneficial effect in muscle size and its metabolic properties. Hence, larger muscle mass induced by exercise training should ameliorate insulin sensitivity and the negative relationship between larger muscle mass and insulin sensitivity should disappear. This study examined the induced changes in muscle mass and insulin sensitivity in postmenopausal women after 6-month exercise training along with their possible correlations. METHODS: Forty-eight sedentary, overweight-to-obese postmenopausal women followed a 6-month mixed exercise training (three sessions/week; endurance and resistance). Lean body mass (LBM) and fat mass (FM) were measured by DXA, then the muscle mass index (MMI) was calculated (MMI = LBM (kg)/height (m(2))). Fasting glucose and insulin measurements were obtained and insulin resistance (IR) was estimated by the HOMA-IR formula. RESULTS: Baseline MMI was correlated with IR (r = 0.219, p = 0.015). After intervention, significant differences were observed in body weight, FM%, MMI, and glycemia, and changes in MMI were significantly correlated with changes in IR (r = 0.345, p = 0.016). Also linear regression showed that the increase in MMI explained 28% of the deterioration in insulin sensitivity (p = 0.001). CONCLUSIONS: After 6 months of mixed training, changes in muscle mass remained correlated with changes in insulin resistance, overweight-to-obese women with large muscle gains being more insulin-resistant. This supports that muscle quality and functionality, and the loss of fat mass, should be targeted rather than muscle mass gains in postmenopausal women, especially in a context of no energy restriction.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».