High-intensity Interval Training Increases Muscle GLUT4 and Mitochondrial Capacity in Prediabetes and Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Traditional endurance exercise training (END) is an effective strategy to prevent and treat type 2 diabetes (T2D). Recent evidence indicates that high-intensity interval training (HIT) induces many adaptations associated with END despite a reduced exercise volume and time commitment. However, the effect of HIT in persons with, and at risk for, T2D has not been studied. PURPOSE: To examine the effects of low-volume HIT on skeletal muscle metabolic adaptations and blood glucose concentration in persons with T2D and prediabetes. METHODS: Four patients with T2D and three prediabetics (fasting blood glucose >6.1 mmol/L) performed six sessions of HIT over 2 wk. Each session consisted of 10 × 1-min intervals at an intensity of ∼90% maximal heart rate, with 1 min recovery between intervals (upright or recumbent cycling). Skeletal muscle biopsies were obtained before and after training to assess GLUT4 content and markers of mitochondrial capacity. Changes in blood glucose control were assessed using 24-hr continuous glucose monitoring (CGM). RESULTS: Training increased total GLUT4 protein content by ∼230% (p<0.05). An increase in mitochondrial capacity following training was demonstrated by increases in cytochrome c oxidase protein content (∼50%; subunit IV) and maximal activity (∼30%) (both p<0.05). Mean 24 h blood glucose concentration was reduced after training [6.0±1.0 vs 6.7±1.2 mmol/L; p<0.05]. CONCLUSIONS: Two weeks of low-volume HIT is effective for increasing GLUT4 content, inducing mitochondrial biogenesis and reducing 24-hr mean blood glucose concentration in individuals with T2D and prediabetes. These findings provide preliminary evidence that low-volume HIT may be an alternative exercise strategy with potential health benefits for individuals with T2D and prediabetes. Supported by the Canadian Diabetes Association.
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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 ».