The Effect of Training Intensity on VO2max in Young Healthy Adults: A Meta-Regression and Meta-Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
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).
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle