Interaction of exercise training and<i>n</i>-3 fatty acid supplementation on postprandial lipemia
Notice bibliographique
Résumé
The effect of combining omega-3 fatty acid (n-3 FA) supplementation and exercise training treatment on postprandial lipemia (PPL) has not been studied. The purpose of this study was to examine the interaction of n-3 FA and exercise training in attenuating PPL after a high-fat meal. Previously sedentary, overweight, subjects (n=22; 12 women, 10 men, BMI 26.6+/-0.7 kg/m2) were randomly assigned to one of two treatment groups: n-3 FA supplementation alone (FO, n=10) or n-3 FA supplementation plus exercise training (FO+ExTr, n=12). Both groups consumed 4 g/d n-3 FA, and one group also exercise trained for 45 min/d, 5d/week of brisk walking and (or) jogging at 60% VO2 max. Before and after 4 weeks of treatment, subjects performed a baseline PPL and a PPL following a single session of exercise (ExPPL). PPL was assessed by triglyceride (TG) area under the curve (AUC) and peak TG response (TGpeak). A two-way analysis of variance (ANOVA) with repeated measures was used to compare results from treatments for baseline and exercise trials. FO alone reduced PPL and Ex PPL, and FO+ExTr attenuated the ExPPL response measured as total AUC and TGpeak. There was no significant main effect for group or group by time interaction for baseline PPL or ExPPL. Fasting high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C) and HDL2-C (i.e., subfraction 2) concentrations were significantly increased in the FO+ExTr group after the treatments. These results suggest that n-3 FA supplementation reduced PPL in sedentary subjects. Exercise training has no interference or additive effects with n-3 FA supplementation in attenuating PPL, but combined treatments may be additive in raising high-density lipoprotein cholesterol.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».