A Comparison of Fitness Training to a Pedometer-Based Walking Program Matched for Total Energy Cost
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fitness and health variables were measured in 128 sedentary men and women randomly assigned to 6 months of fitness training (F), a walking program (W), or a control (C) group. METHODS: The F program gradually increased volume and intensity until 4 d/wk of training, at 70% of peak VO2 for 43 min/session was prescribed while the W group performed daily walking monitored with pedometers and increased until 10,000 steps x d-1 were prescribed. Total weekly energy expenditure was matched between the activity groups. The control group was asked to maintain their usual activity. RESULTS: Body mass, waist circumference, waist/hip ratio, resting HR were reduced in all groups after 6 months (P < .05). Fasting glucose, glucose tolerance, and total cholesterol were similarly improved in all groups (P < .05). Blood pressure and HR decreased during submaximal exercise in all groups (P < .05) but rating of perceived exertion (RPE) was decreased only in the F group (P < .05). Only the F participants showed a significant increase in ventilatory threshold (VT; ~15%) and peak VO2 (~9%) after 6 months. CONCLUSIONS: Supervised fitness training in previously sedentary adults produced greater improvements in submaximal RPE, BP(sys), VT, and peak VO2 but not other fitness and health-related variables compared with a pedometer-based walking program matched for total energy cost.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».