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Enregistrement W2520410465 · doi:10.1139/apnm-2015-0693

Detraining-induced alterations in adipokines and cardiometabolic risk factors after nonlinear periodized resistance and aerobic interval training in obese men

2016· article· en· W2520410465 sur OpenAlexvenueno aff
Mahmoud Nikseresht, Mohammad Reza Hafezi Ahmadi, Mehdi Hedayati

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueApelin-related biomedical research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInterval trainingAerobic exerciseAdipokineInternal medicineEndocrinologyHigh-intensity interval trainingVO2 maxAdiponectinInsulin resistanceObesityHeart rateBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study compared the effects of nonlinear resistance training (NRT), aerobic interval training (AIT), and detraining on adipokines and cardiometabolic risk factors in middle-aged obese men. Thirty-three obese men were randomly allocated to NRT (n = 12), AIT (n = 10), and control (CON, n = 11) groups. Subjects in experimental groups performed exercise protocols 3 days per week for 12 weeks followed by a 4-week detraining period. The NRT involved 55 min of weight training with flexible periodization. The AIT consisted of running on a treadmill (4 × 4-min intervals at 90% of maximal heart rate, with each interval separated by 3 min at 65%). Peak oxygen consumption increased significantly after training compared with CON (P < 0.01), but it increased more in the AIT group than in the NRT group (P = 0.004). After detraining, peak oxygen consumption decreased significantly in both training groups (P < 0.001); however, the value in the AIT group was still higher than that in the CON group (P = 0.003). No significant changes were observed in serum levels of omentin-1 and interleukin (IL)-18 after training (P > 0.05), but omentin-1 decreased significantly in both training groups and IL-18 increased significantly in the NRT group after detraining (P < 0.05). High-density lipoprotein cholesterol (HDL-C) increased significantly after training in the AIT group compared with the CON group (P < 0.05) and returned to the pre-training level after detraining. Conversely, apelin-13 increased significantly in response to training, compared with baseline (P < 0.05), and remained unchanged after detraining. Both training regimens had similar effects on most markers; however, AIT seems to have stronger anti-coronary disease effects (as indicated by HDL-C and peak oxygen consumption) than NRT.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeObservationnel
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

Citations66
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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