The Effect of a Short-Term High-Intensity Circuit Training Program on Work Capacity, Body Composition, and Blood Profiles in Sedentary Obese Men: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to determine how a high-intensity circuit-training (HICT) program affects key physiological health markers in sedentary obese men. Eight obese (body fat percentage >26%) males completed a four-week HICT program, consisting of three 30-minute exercise sessions per week, for a total of 6 hours of exercise. Participants' heart rate (HR), blood pressure (BP), rating of perceived exertion, total work (TW), and time to completion were measured each exercise session, body composition was measured before and after HICT, and fasting blood samples were measured before throughout, and after HICT program. Blood sample measurements included total cholesterol, triacylglycerides, high-density lipoprotein cholesterol, low-density lipoprotein cholesterol, glucose, and insulin. Data were analyzed by paired t-tests and one-way ANOVA with repeated measures. Statistical significance was set to P < 0.05. Data analyses revealed significant (P < 0.05) improvements in resting HR (16% decrease), systolic BP (5.5% decrease), TW (50.7%), fat tissue percentage (3.6%), lean muscle tissue percentage (2%), cholesterol (13%), triacylglycerol (37%), and insulin (18%) levels from before to after HICT program. Overall, sedentary obese males experienced a significant improvement in biochemical, physical, and body composition characteristics from a HICT program that was only 6 hours of the total exercise.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».