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Enregistrement W2002540068 · doi:10.1139/h05-027

Effect of resistance and aerobic training on regional body composition in previously recreationally trained middle-aged women

2006· article· en· W2002540068 sur OpenAlexvenueno aff
Steven J. Fleck, Cora Mattie, Henry C. Martensen

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBody Composition Measurement Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBench pressTrunkLean body massSoft tissueMedicineResistance trainingLean tissueStrength trainingAerobic exercisePhysical therapyAnimal scienceBody weightInternal medicineSurgeryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,815
Score d'incertitude au seuil0,686

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations22
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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