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Enregistrement W2109573408 · doi:10.1139/apnm-2013-0512

Effects of high-intensity interval exercise versus continuous moderate-intensity exercise on postprandial glycemic control assessed by continuous glucose monitoring in obese adults

2014· article· en· W2109573408 sur OpenAlexaffvenue
Jonathan P. Little, Mary E. Jung, Amy Wright, Wendi Wright, Ralph Manders

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesDexcom
Mots-clésPostprandialMedicineGlycemicInternal medicineOverweightArea under the curveMorningHigh-intensity interval trainingEndocrinologyInterval trainingBody mass indexInsulin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to examine the impact of acute high-intensity interval training (HIIT) compared with continuous moderate-intensity (CMI) exercise on postprandial hyperglycemia in overweight or obese adults. Ten inactive, overweight or obese adults (41 ± 11 yrs, BMI = 36 ± 7 kg/m(2)) performed an acute bout of HIIT (10 × 1 min at approximately 90% peak heart rate (HRpeak) with 1-min recovery periods) or matched work CMI (30 min at approximately 65% HRpeak) in a randomized, counterbalanced fashion. Exercise was performed 2 h after breakfast, and glucose control was assessed by continuous glucose monitoring under standardized dietary conditions over 24 h. Postprandial glucose (PPG) responses to lunch, dinner, and the following day's breakfast were analyzed and compared with a no-exercise control day. Exercise did not affect the PPG responses to lunch, but performing both HIIT and CMI in the morning significantly reduced the PPG incremental area under the curve (AUC) following dinner when compared with control (HIIT = 110 ± 35, CMI = 125 ± 34, control = 162 ± 46 mmol/L × 2 h, p < 0.05). The PPG AUC (HIIT = 125 ± 53, CMI = 186 ± 55, control = 194 ± 96 mmol/L × 2 h) and the PPG spike (HIIT = Δ2.1 ± 0.9, CMI = Δ3.0 ± 0.9, control = Δ3.0 ± 1.5 mmol/l) following breakfast on the following day were significantly lower following HIIT compared with both CMI and control (p < 0.05). Absolute AUC and absolute glucose spikes were not different between HIIT, CMI, or control for any meal (p > 0.05 for all). We conclude that a single session of HIIT has greater and more lasting effects on reducing incremental PPG when compared with CMI.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations188
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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