The effects of lifestyle interventions in dynapenic-obese postmenopausal women
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to investigate the impact of caloric restriction (CR) and resistance training (RT) on body composition, metabolic profile and physical capacity in dynapenic-obese postmenopausal women. METHODS: Thirty-eight dynapenic-obese postmenopausal (age, 62.6 ± 4.1 y) women were randomly assigned to one of four groups (1, CR; 2, RT; 3, CR + RT; and 4, control) for a 12-week intervention. The independent variables were body weight, fat mass, and lean body mass (using dual-energy x-ray absorptiometry), waist circumference, fasting lipids and glucose, resting systolic and diastolic blood pressure, and physical capacity (6-min walk, chair stand, and one-leg stand tests). RESULTS: Body weight, fat mass, and waist circumference decreased similarly in the CR and CR + RT groups (all P ≤ 0.05). However, only changes in the CR + RT group were significantly different from the control group (all P ≤ 0.05). Total cholesterol, triglycerides, and systolic and diastolic blood pressure significantly decreased in the CR group (all P ≤ 0.05); whereas total cholesterol, low-density lipoprotein cholesterol, and systolic blood pressure decreased in the CR + RT group (P ≤ 0.05). Physical capacity improved significantly in the RT and CR + RT groups (all P ≤ 0.05), with significant greater improvements in the RT group (P ≤ 0.05). CONCLUSIONS: Our results suggest that CR with or without RT is effective in improving metabolic profile, whereas RT is effective in improving physical capacity. The combination of RT and CR may be particularly relevant in maximizing improvements in physical capacity in dynapenic-obese postmenopausal women.
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 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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».