Fat oxidation over a range of exercise intensities: fitness versus fatness
Notice bibliographique
Résumé
Maximal fat oxidation (MFO), as well as the exercise intensity at which it occurs (Fatmax), have been reported as lower in sedentary overweight individuals but have not been studied in trained overweight individuals. The aim of this study was to compare Fatmax and MFO in lean and overweight recreationally trained males matched for cardiorespiratory fitness (CRF) and to study the relationships between these variables, anthropometric characteristics, and CRF. Twelve recreationally trained overweight (high fatness (HiFat) group, 30.0% ± 5.3% body fat) and 12 lean males (low fatness (LoFat), 17.2% ± 5.7% body fat) matched for CRF (maximal oxygen consumption (V̇O2max) 39.0 ± 5.5 vs. 41.4 ± 7.6 mL·kg(-1)·min(-1), p = 0.31) and age (p = 0.93) performed a graded exercise test on a cycle ergometer. V̇O2max and fat and carbohydrate oxidation rates were determined using indirect calorimetry; Fatmax and MFO were determined with a mathematical model (SIN); and % body fat was assessed by air displacement plethysmography. MFO (0.38 ± 0.19 vs. 0.42 ± 0.16 g·min(-1), p = 0.58), Fatmax (46.7% ± 8.6% vs. 45.4% ± 7.2% V̇O2max, p = 0.71), and fat oxidation rates over a wide range of exercise intensities were not significantly different (p > 0.05) between HiFat and LoFat groups. In the overall cohort (n = 24), MFO and Fatmax were correlated with V̇O2max (r = 0.46, p = 0.02; r = 0.61, p = 0.002) but not with % body fat or body mass index (p > 0.05). Fat oxidation during exercise was similar in recreationally trained overweight and lean males matched for CRF. Consistently, substrate oxidation rates during exercise were not related to adiposity (% body fat) but were related to CRF. The benefits of high CRF independent of body weight and % body fat should be further highlighted in the management of obesity.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».