Functional High-Intensity Circuit Training Improves Body Composition, Peak Oxygen Uptake, Strength, and Alters Certain Dimensions of Quality of Life in Overweight Women
Notice bibliographique
Résumé
The effects of circuit-like functional high-intensity training (CircuitHIIT) alone or in combination with high-volume low-intensity exercise (Circuitcombined) on selected cardio-respiratory and metabolic parameters, body composition, functional strength and the quality of life of overweight women were compared. In this single-center, two-armed randomized, controlled study, overweight women performed 9-weeks (3 sessions·wk-1) of either CircuitHIIT (n=11) or Circuitcombined (n= 8). Peak oxygen uptake and perception of physical pain were increased to a greater extent (p < 0.05) by CircuitHIIT, whereas Circuitcombined improved perception of general health more (p < 0.05). Both interventions lowered body mass, body-mass-index, waist-to-hip ratio, fat mass and enhanced fat-free mass; decreased ratings of perceived exertion during submaximal treadmill running; improved the numbers of push-ups, burpees, one-legged squats and 30-s skipping performed, as well as the height of counter-movement jumps; and improved physical and social functioning, role of physical limitations, vitality, role of emotional limitations and mental health to a similar extent (all p < 0.05). Either forms of these multi-stimulating, circuit-like, multiple-joint training can be employed to improve body composition, selected variables of functional strength and certain dimensions of quality of life in overweight women. However, CircuitHIIT improves peak oxygen uptake to a greater extent, but with more perception of pain, whereas Circuitcombined results in better perception of general health.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».