MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W1984343013 · doi:10.1249/00005768-200605001-01086

Seven Interval Training Sessions Increases Skeletal Muscle Capacity for Fat Oxidation in Active Females

2006· article· en· W1984343013 sur OpenAlexaff
Stuart D. R. Galloway, Jason L. Talanian, George J. F. Heigenhauser, Arend Bonen, Lawrence L. Spriet

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipose Tissue and Metabolism
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterval trainingSkeletal muscleSprintHigh-intensity interval trainingMedicineCitrate synthaseCyclingEndurance trainingPhysical therapyAnimal scienceInternal medicineChemistryBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Endurance training has been demonstrated to increase the capacity for fat oxidation, and recently 2 weeks of short-term sprint interval training has been demonstrated to increase skeletal muscle activity of citrate synthase (CS). However, the effects of lower-intensity interval training (∼90% VO2max) protocols on muscle metabolism have not been investigated. PURPOSE: We aimed to investigate whether seven high-intensity interval training sessions could increase skeletal muscle capacity for fat oxidation and alter substrate utilisation during 1 hr of cycling in active females. METHODS: Eight active females participated in the study. Following assessment of VO2max and familiarisation trials, subjects cycled for 1 hr at 62% of VO2max (PRE) with expired gas and blood collected during exercise, and skeletal muscle biopsies obtained from vastus lateralis immediately prior to and following exercise. Subjects then rested for a minimum of 2 days prior to entering the interval training period which involved 7 × 1 hr sessions of cycle ergometer interval training (10 repeats of 4 min intervals at 90% of VO2max with 2 min recoveries) conducted every other day over a 2 week period. Subjects then performed a final 1hr ride 2 days after the final training session (POST). RESULTS: VO2max increased by 12% as a result of training and the 1hr exercise intensity POST was 53% of the new VO2max. Whole body RER decreased and estimated fat oxidation increased POST compared with PRE (p<0.05; mean RER of 0.90±0.01 vs. 0.86±0.02 over 1hr of exercise). Activities of CS and β-HAD were both significantly increased (p<0.05) in baseline muscle biopsies obtained POST vs. PRE (CS, 29.3±1.6 vs. 24.5±1.9 and β-HAD, 20.4±1.4vs. 15.4±1.6 umol/g wet muscle/min). No significant difference was observed in muscle glycogen content (mmol glucosyl units/g dry muscle) at baseline between PRE and POST trials (469±25 vs. 475±26), but glycogen content after 1hr exercise was significantly lower (p<0.05) PRE compared to POST (137±17vs. 182±15). Plasma epinephrine (nM) was lower during exercise POST compared with PRE (at 1hr: 0.75±0.12vs. 1.10±0.15, p<0.01) and blood lactate was also lower POST. There was no difference in baseline or 1hr exercise concentrations of muscle PCr, Cr, ATP, or lactate. Skeletal muscle total content (arbitrary units) of FABPpm was increased from PRE to POST training (1034±124 vs. 1289±124 AU, p<0.01) but no change was observed in FAT/CD36 protein content (867±96 vs. 888±79 AU). CONCLUSION: High-intensity interval training over only 2 weeks in active females induces a marked increase in whole body and skeletal muscle capacity for fat oxidation during exercise, resulting in glycogen sparing.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMedicine & Science in Sports & Exercise→Même sujetAdipose Tissue and Metabolism→Travaux en français237 207→