The Effect of Exercise Intensity on Total PYY and GLP-1 in Healthy Females: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
We compared the acute response of anorexigenic signals (total PYY and GLP-1) in response to submaximal and supramaximal exercise. Nine females completed three sessions: (1) moderate-intensity continuous training (MICT; 30 min; 65% V O 2 m a x ); (2) sprint interval training (SIT; 6 × 30 sec “all-out” cycling sprints with 4 min recovery); or (3) control (CTRL; no exercise). PYY and GLP-1 were measured via blood samples drawn before, immediately after, and 90 min after exercise. Perceptions of hunger were rated using a visual analogue scale at all blood sampling time points. There was a session × time interaction for GLP-1 ( p = 0.004 ) where SIT and MICT ( p < 0.015 and p < 0.001 ) were higher compared to CTRL both immediately and 90 min after exercise. There was a main effect of time for PYY where 90 min after exercise it was decreased versus before and immediately after exercise. There was a session × time interaction for hunger with lower ratings following SIT versus MICT ( p = 0.027 ) and CTRL ( p = 0.031 ) 90 min after exercise. These results suggest that though GLP-1 is elevated after exercise in women, it is not affected by exercise intensity though hunger was lower 90 min after exercise with SIT. As the sample size is small further study is needed to confirm these findings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».