Similar metabolic adaptations during exercise after low volume sprint interval and traditional endurance training in humans
Notice bibliographique
Résumé
Low-volume 'sprint' interval training (SIT) stimulates rapid improvements in muscle oxidative capacity that are comparable to levels reached following traditional endurance training (ET) but no study has examined metabolic adaptations during exercise after these different training strategies. We hypothesized that SIT and ET would induce similar adaptations in markers of skeletal muscle carbohydrate (CHO) and lipid metabolism and metabolic control during exercise despite large differences in training volume and time commitment. Active but untrained subjects (23 +/- 1 years) performed a constant-load cycling challenge (1 h at 65% of peak oxygen uptake (.VO(2peak)) before and after 6 weeks of either SIT or ET (n = 5 men and 5 women per group). SIT consisted of four to six repeats of a 30 s 'all out' Wingate Test (mean power output approximately 500 W) with 4.5 min recovery between repeats, 3 days per week. ET consisted of 40-60 min of continuous cycling at a workload that elicited approximately 65% (mean power output approximately 150 W) per day, 5 days per week. Weekly time commitment (approximately 1.5 versus approximately 4.5 h) and total training volume (approximately 225 versus approximately 2250 kJ week(-1)) were substantially lower in SIT versus ET. Despite these differences, both protocols induced similar increases (P < 0.05) in mitochondrial markers for skeletal muscle CHO (pyruvate dehydrogenase E1alpha protein content) and lipid oxidation (3-hydroxyacyl CoA dehydrogenase maximal activity) and protein content of peroxisome proliferator-activated receptor-gamma coactivator-1alpha. Glycogen and phosphocreatine utilization during exercise were reduced after training, and calculated rates of whole-body CHO and lipid oxidation were decreased and increased, respectively, with no differences between groups (all main effects, P < 0.05). Given the markedly lower training volume in the SIT group, these data suggest that high-intensity interval training is a time-efficient strategy to increase skeletal muscle oxidative capacity and induce specific metabolic adaptations during exercise that are comparable to traditional ET.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».