The Effect of Exercise Training on Resting Metabolic Rate in Type 2 Diabetes Mellitus
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Exercise is a possible means to increase resting energy expenditure, which could offset age-related metabolic declines and facilitate weight management, both of which are particularly important for people who have type 2 diabetes mellitus. We sought to determine the effects of aerobic exercise training and resistance exercise training and the incremental effect of combined aerobic and resistance exercise training on resting metabolic rate (RMR) in previously sedentary individuals with type 2 diabetes. METHODS: After a 4-wk run-in period, 103 participants (72 male, 31 female, 39-70 yr, mean +/- SD body mass index = 32.9 +/- 5.7 kg x m(-2)) were randomly assigned to four groups for 22 wk: aerobic training, resistance training, combined aerobic and resistance exercise training, or waiting-list control. Exercise training was performed three times per week at community-based gym facilities. RMR was measured by indirect calorimetry for 30 min after an overnight fast. Body composition was assessed using bioelectrical impedance. These measurements were taken at baseline, at 3 months, and at 6 months of the intervention. RESULTS: RMR did not change significantly in any group after accounting for multiple comparisons despite significant improvements in peak oxygen consumption and muscular strength in the exercising groups. Adjusting RMR for age, sex, fat mass, and fat-free mass in various combinations did not alter these results. CONCLUSION: These results suggest that RMR was not significantly changed after a 6-month exercise program, regardless of modality, in this sample of adults with type 2 diabetes.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».