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Enregistrement W2469974707 · doi:10.1249/01.mss.0000485639.58659.3b

Reducing Interval Length During Sprint Interval Training While Maintaining Total Exercise Time Improves Energy Expenditure

2016· article· en· W2469974707 sur OpenAlexaff
Hashim Islam, Logan K. Townsend, Tom J. Hazell

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSprintEnergy expenditureAnimal scienceInterval trainingVO2 maxMedicinePhysical therapyMathematicsHeart rateInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditional sprint interval training (SIT; 4-6 x 30 sec “all-out” efforts with 4 min recovery periods) induces fat loss partially due to protracted increases in energy expenditure (EE). However, as performance benefits have been observed with shorter intervals (e.g. 10-15 sec), it is unknown if EE with such protocols is comparable to traditional SIT. PURPOSE: To examine the effects of manipulating sprint bout duration and recovery period length on EE using three SIT protocols with matched work-to-rest ratios (1:8). METHODS: Seven healthy males (age: 23.1±3.0 y; weight: 79.7±9.8 kg; VO2max: 48.8 ± 6.0 mlkg-1min-1) completed one control and three experimental sessions (with “all-out” running efforts): 1) 30:240 (4 x 30 sec efforts, 240 sec recovery); 2) 15:120 (8 x 15 sec efforts, 120 sec recovery); 3) 5:40 (24 x 5 sec efforts, 40 sec recovery); and 4) control no exercise (CTRL). All three SIT protocols involved 2 min of exercise and 16 min of recovery. Oxygen consumption (VO2) was measured continuously during and intermittently for 3 h post-exercise. EE was estimated from VO2 assuming 5 kcal per L O2 consumed. RESULTS: All three SIT protocols elicited greater EE during (P<0.001) and for 3 h post-exercise (P<0.01) compared to CTRL. EE during 5:40 (208.9±25.0 kcal) was greater (P<0.001) compared to both 15:120 (166.7±19.2 kcal) and 30:240 (138.8±18.0 kcal), while 15:120 was also greater than 30:240 (P<0.001). EE during the first hour post-exercise was not different between 30:240 (121.2±16.7 kcal) and both 15:120 (126.8±12.5 kcal; P=0.443) and 5:40 (110.6±11.0 kcal; P=0.081), though 15:120 was greater compared to 5:40 (P=0.007). EE during both the second (5:40, 97.8±6.7 kcal; 15:120, 100.7±8.3; 30:240, 98.3±6.4) and third (5:40, 92.9±7.2 kcal; 15:120, 97.7±7.1; 30:240, 95.8±7.3) hour post-exercise was not different between protocols (P>0.088). Total EE during the 3 h post-exercise period was not different (P<0.280) between 15:120 (325.3±27.0 kcal) and 30:240 (315.3±25.4 kcal) though both were greater (P=0.032) compared to 5:40 (301.3±22.9 kcal). CONCLUSION: These results suggest that modified SIT protocols with shorter work bouts (5-15 s) promote greater increases in EE during exercise, as well as comparable EE post-exercise compared to traditional SIT.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
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