Effect of resistance and aerobic training on regional body composition in previously recreationally trained middle-aged women
Notice bibliographique
Résumé
Twelve middle-aged women (mean age 41.9 +/- 1.6 y) performed variable-cam resistance training and aerobic training 3 times/week for 14 weeks. One repetition maximum (1 RM) significantly increased between pre-training and training week 7 (13.1%-17.8%), between training week 7 and post-training (10.8%-14.1%), and between pre-training and post-training (25.5%-30.9%). Total-body lean soft tissue and total % body fat determined by duel-energy X-ray absorptiometry (DEXA) significantly increased (2.2%) and decreased (1.4%), respectively. Arm, trunk, and total upper-body (arm + trunk) lean soft tissue significantly increased (0.7%-4.6%). Total body fat tissue and all regional measures of fat tissue and % fat showed no significant changes. Significant correlations were shown between pre-testing and post-testing 1 RM in the bench press, lat pull down, and overhead press in all instances, except for post-training bench press and total upper-body lean soft tissue (r = 0.58-0.90). In contrast, non-significant correlations were shown between pre- and post-testing 1 RM of the leg press, with the exception of pre-training and total lean soft tissue and pre-training and leg lean soft tissue. In conclusion, resistance training resulted in consistent strength gains in middle-aged women, which were accompanied by regional changes in upper-body composition, whereas lower-body composition moved in the hypothesized direction, but did not achieve significance.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».