Short-term high-intensity interval and moderate-intensity continuous training reduce leukocyte TLR4 in inactive adults at elevated risk of type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Exercise can have anti-inflammatory effects in obesity, but the optimal type and intensity of exercise are not clear. This study compared short-term high-intensity interval training (HIIT) with moderate-intensity continuous training (MICT) in terms of improvement in cardiorespiratory fitness, markers of inflammation, and glucose control in previously inactive adults at elevated risk of developing type 2 diabetes. Thirty-nine inactive, overweight/obese adults (32 women) were randomly assigned to 10 sessions over 2 wk of progressive HIIT (n = 20, four to ten 1-min sessions at ∼90% peak heart rate, 1-min rest periods) or MICT (n = 19, 20-50 min at ∼65% peak heart rate). Before and 3 days after training, participants performed a peak O2 uptake test, and fasting blood samples were obtained. Both HIIT (1.8 ± 0.4 vs. 1.9 ± 0.4 l/min, pre vs. post) and MICT (1.8 ± 0.5 vs. 1.9 ± 0.5 l/min, pre vs. post) improved peak O2 uptake (P < 0.001) and lowered plasma fructosamine (P < 0.05). Toll-like receptor (TLR) 4 (TLR4) expression was reduced on lymphocytes and monocytes after both HIIT and MICT (P < 0.05) and on neutrophils after MICT (P < 0.01). TLR2 on lymphocytes was reduced after HIIT and MICT (P < 0.05). Plasma inflammatory cytokines were unchanged after training in both groups, but MICT led to a reduction in fasting plasma glucose (P < 0.05, 5.9 ± 1.0 vs. 5.6 ± 1.0 mmol/l, pre vs. post). Ten days of either HIIT or MICT can improve cardiorespiratory fitness and glucose control and lead to reductions in TLR2 and TLR4 expression. MICT, which involved a longer duration of exercise, may be superior for reducing fasting glucose.
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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) | 0,001 | 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 ».