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Enregistrement W2609384939 · doi:10.1096/fasebj.31.1_supplement.1035.2

High‐Intensity Interval Training With or Without Post‐Exercise Milk Consumption Improves Cardiovascular Function in Patients with Type 2 Diabetes

2017· article· en· W2609384939 sur OpenAlexafffundabout
Monique E. François, Cody Durrer, Jonathan P. Little

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesDairy Farmers of Canada
Mots-clésCardiorespiratory fitnessMedicineHigh-intensity interval trainingType 2 diabetesInterval trainingHeart rateInternal medicineCardiologyPulse wave velocityBlood pressurePhysical therapyDiabetes mellitusEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High‐intensity interval training (HIIT) can improve several aspects of cardiometabolic health that are important for older adults with type 2 diabetes (T2D), including cardiorespiratory fitness, body composition and endothelial function. Previous studies have suggested that adaptations to exercise training can be augmented with post‐exercise milk or protein consumption but whether this nutritional strategy can impact cardiovascular adaptations to HIIT in T2D is unknown. Purpose To examine if cardiovascular adaptations to HIIT can be enhanced by post‐exercise milk supplementation in patients with T2D. Methods A proof‐of‐concept double‐blind controlled trial randomized 50 adults with physician‐diagnosed T2D (58 ± 9 y, A1c: 7.1 ± 0.8%, BMI: 35 ± 7 kg/m 2 ) to one of three nutritional beverages (500 mL skim milk, milk‐protein isolate or flavored water placebo, n=16–17 per group) consumed after exercise training (2× cardio‐ and 1× resistance‐based HIIT per week for 12 weeks). HIIT progressed from four (week 1) to 10 (weeks 6–12) 1‐min intervals of vigorous effort (eliciting ~85–90% maximal heart rate [HR max ]) interspersed with 1‐min rest/recovery. Resting HR, blood pressure (MAP), brachial artery flow‐mediated dilation (%FMD) and carotid‐femoral pulse‐wave velocity (PWV) were measured before and 72 h after the intervention. Cardiorespiratory fitness (V̇O 2 peak ) and HR max were measured via incremental cycling test to exhaustion with expired gas analyses before and after training. Data were analyzed using general linear mixed models (SPSS) with magnitude‐based inferences for clinically meaningful changes assessed using the spreadsheet available at http://www.newstats.org/ . Results There were main effects of time (p<0.05) but no group × time interactions (all p>0.31). All results are therefore presented as main effects of time with nutritional beverage groups collapsed. HIIT lowered resting HR by −2.6 bpm (95% CI: −4.5 to −0.8 bpm), MAP by −5.7 mmHg (CI: −7.8 to −3.6 mmHg) and PWV by −1.3 m/s (0 to 2.6 m/s); the reduction in PWV was possibly and reduction in MAP was most likely clinically beneficial. HIIT increased %FMD by 1.5% (CI: 0.9 to 2.0%) and V̇O 2 peak by 2.5 mL/kg/min (CI: 1.8 to 3.2 mL/kg/min); the increase in %FMD was very likely and the increase in V̇O 2 peak most likely clinically beneficial. Body mass (CI: −1.8 to 0.2 kg) and HR max (CI: −2.0 to 3.3 bpm) were not significantly changed. Conclusion Twelve weeks of HIIT significantly improves important indices of cardiovascular health in patients with T2D. Clinically meaningful improvements in blood pressure, endothelial function and cardiorespiratory fitness were evident after just 12 weeks of progressive interval training (totaling 48 – 78 minutes of exercise per week). The addition of post‐exercise milk or milk protein supplementation did not influence any of the cardiometabolic health markers assessed. Support or Funding Information Dairy Farmers of Canada.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,213 · 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 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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