Extremely short duration high-intensity training substantially improves endurance performance in triathletes
Notice bibliographique
Résumé
High-intensity training (HIT) involving 30-s sprints is an effective training regimen to improve aerobic performance. We tested whether 6-s HITs can improve aerobic performance in triathletes. Six subelite triathletes (age, 40 ± 9 years; weight, 86 ± 11 kg; body mass index, 26 ± 3 kg·m⁻²) took part in cycle HIT and 6 endurance-trained subelite athletes (age, 36 ± 9 years; weight, 82 ± 11 kg; BMI, 26 ± 3 kg·m⁻²) maintained their normal training routine. Before and after 2 weeks of HIT, involving 10 × 6-s sprints or normal activity, participants performed a self-paced 10-km time trial and a time to exhaustion test on a cycle ergometer. Finger prick blood samples were taken throughout the time to exhaustion test to determine blood lactate concentration. Two weeks of HIT resulted in a 10% decrease in self-paced 10-km time trial (p = 0.03) but no significant change in time to exhaustion. The time taken to reach onset of blood lactate accumulation (OBLA, defined as the point where blood lactate reaches 4 mmol·L⁻¹) was significantly increased following 2 weeks of HIT (p = 0.003). The change in time trial performance was correlated to the change in time taken to reach OBLA (R² = 0.63; p = 0.001). We concluded that a very short duration HIT is a very effective training regimen to improve aerobic performance in subelite triathletes and this is associated with a delay in blood lactate build-up.
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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 ».