Low-volume high-intensity interval training reduces hyperglycemia and increases muscle mitochondrial capacity in patients with type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Low-volume high-intensity interval training (HIT) is emerging as a time-efficient exercise strategy for improving health and fitness. This form of exercise has not been tested in type 2 diabetes and thus we examined the effects of low-volume HIT on glucose regulation and skeletal muscle metabolic capacity in patients with type 2 diabetes. Eight patients with type 2 diabetes (63 ± 8 yr, body mass index 32 ± 6 kg/m(2), Hb(A1C) 6.9 ± 0.7%) volunteered to participate in this study. Participants performed six sessions of HIT (10 × 60-s cycling bouts eliciting ∼90% maximal heart rate, interspersed with 60 s rest) over 2 wk. Before training and from ∼48 to 72 h after the last training bout, glucose regulation was assessed using 24-h continuous glucose monitoring under standardized dietary conditions. Markers of skeletal muscle metabolic capacity were measured in biopsy samples (vastus lateralis) before and after (72 h) training. Average 24-h blood glucose concentration was reduced after training (7.6 ± 1.0 vs. 6.6 ± 0.7 mmol/l) as was the sum of the 3-h postprandial areas under the glucose curve for breakfast, lunch, and dinner (both P < 0.05). Training increased muscle mitochondrial capacity as evidenced by higher citrate synthase maximal activity (∼20%) and protein content of Complex II 70 kDa subunit (∼37%), Complex III Core 2 protein (∼51%), and Complex IV subunit IV (∼68%, all P < 0.05). Mitofusin 2 (∼71%) and GLUT4 (∼369%) protein content were also higher after training (both P < 0.05). Our findings indicate that low-volume HIT can rapidly improve glucose control and induce adaptations in skeletal muscle that are linked to improved metabolic health in patients with type 2 diabetes.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».