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Enregistrement W2333746331 · doi:10.70252/hhbr9374

The Effect of Training Intensity on VO2max in Young Healthy Adults: A Meta-Regression and Meta-Analysis

2016· review· en· W2333746331 sur OpenAlexafffund
Trisha D. Scribbans, Stephan Vecsey, Paul B. Hankinson, William S. Foster, Brendon J. Gurd

Notice bibliographique

RevueInternational journal of exercise science · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMeta-analysisMeta-regressionMedicineVO2 maxIntensity (physics)Linear regressionExercise physiologyRegression analysisPhysical therapyInternal medicineHeart rateBlood pressureStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

International Journal of Exercise Science 9(2): 230-247, 2016. Exercise training at a variety of intensities increases maximal oxygen uptake (VO2max), the strongest predictor of cardiovascular and all-cause mortality. The purpose of the present study was to perform a systematic review, meta-regression and meta-analysis of available literature to determine if a dose-response relationship exists between exercise intensity and training-induced increases in VO2max in young healthy adults. Twenty-eight studies involving human participants (Mean age: 23±1 yr; Mean VO2max: 3.4±0.8 l·min−1) were included in the meta-regression with exercise training intensity, session dose, baseline VO2max, and total training volume used as covariates. These studies were also divided into 3 tertiles based on intensity (tertile 1: ~60-70%; 2: ~80-92.5%; 3: ~100-250%VO2max), for comparison using separate meta-analyses. The fixed and random effects meta-regression models examining training intensity, session dose, baseline VO2max and total training volume was non-significant (Q4=1.36; p=0.85; R2=0.05). There was no significant difference between tertiles in mean change in VO2max (tertile 1:+0.29±0.15 l/min, ES (effect size) =0.77; 2:+0.26±0.10 l/min, ES=0.68; 3:+0.35±0.17 l/min, ES=0.80), despite significant (p<0.05) reductions in session dose and total training volume as training intensity increased. These data suggest that exercise training intensity has no effect on the magnitude of training-induced increases in maximal oxygen uptake in young healthy human participants, but similar adaptations can be achieved in low training doses at higher exercise intensities than higher training doses of lower intensity (endurance training).

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,058
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,327 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations140
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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