Whole-Body Aerobic Resistance Training Circuit Improves Aerobic Fitness and Muscle Strength in Sedentary Young Females
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to determine whether a time-effective whole-body aerobic resistance training circuit using only body weight exercises is as effective in improving aerobic and anaerobic fitness, as well as muscular strength and endurance as a traditional concurrent style training combining resistance and endurance training. Thirty-four sedentary females (20.9 ± 3.2 years; 167.6 ± 6.4 cm; 65.0 ± 15.2 kg) were assigned to either: (a) a combined resistance and aerobic exercise group (COMBINED; n = 17) or (b) a circuit-based whole-body aerobic resistance training circuit group (CIRCUIT; n = 17). Training was 3 days per week for 5 weeks. Pre- and post-training measures included a (Equation is included in full-text article.)test, anaerobic Wingate cycling test, and muscular strength and endurance tests. After training, (Equation is included in full-text article.)improved with CIRCUIT by 11% (p = 0.015), with no change for COMBINED (p = 0.375). Both relative peak power output and relative average power output improved with CIRCUIT by 5% (p = 0.027) and 3.2% (p = 0.006), respectively, and with COMBINED by 5.3% (p = 0.025) and 5.1% (p = 0.003). Chest and hamstrings 1 repetition maximum (1RM) improved with CIRCUIT by 20.6% (p = 0.011) and 8.3% (p = 0.022) and with COMBINED by 35.6% (p < 0.001) and 10.2% (p = 0.004), respectively. Only the COMBINED group improved back (11.7%; p = 0.017) and quadriceps (9.6%; p = 0.006) 1RM. The COMBINED group performed more repetitions at 60% of their pretraining 1RM for back (10.0%; p = 0.006) and hamstring (23.3%; p = 0.056) vs. CIRCUIT. Our results suggest that a circuit-based whole-body aerobic resistance training program can elicit a greater cardiorespiratory response and similar muscular strength gains with less time commitment compared with a traditional resistance training program combined with aerobic exercise.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».