Effects of intensity and amount of exercise on measures of insulin and glucose: Analysis of inter-individual variability
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To determine the separate effects of exercise amount and intensity on the rate of response for glucose and insulin variables, where rate of response was defined as the number of individuals with improvement in glucose and insulin values that was beyond the day-to-day variability of measurement. METHODS: Participants were 171 sedentary, middle-aged abdominally obese adults who completed a 24-week intervention. Participants were randomly assigned to (1) no-exercise control (n = 51), (2) low-amount, low-intensity exercise (LALI, n = 38), (3) high-amount, low-intensity exercise (HALI, n = 52), or (4) high-amount, high-intensity exercise (HAHI, n = 30). Two-hour glucose, insulin area under the curve (AUC), and fasting insulin were measured during a 2-hour, 75g oral glucose challenge. The day-to-day variability for these measures was calculated to be ±2.2 mmol/L, ±940.2 pmol/L, and ±38.9 pmol/L, respectively. RESULTS: At 24 weeks, the number of nonresponders for 2-hr glucose was 98.0%, 86.8%, 94.2%, 86.7% in the control, LALI, HALI, and HAHI groups, respectively. The number of nonresponders for insulin AUC was 88.0%, 75.7%, 75.0%, 80.0% in the control, LALI, HALI, and HAHI groups, respectively. The number of nonresponders for fasting insulin was 88.2%, 84.2%, 84.6%, 93.3% in the control, LALI, HALI, and HAHI groups, respectively. The rate of response was not different between control and any of the exercise groups for any measure (p>0.05). CONCLUSION: The improvement in glucose and insulin measures did not exceed the day-to-day variability of measurement for approximately 80% of the participants independent of exercise amount or intensity.
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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 | 0,009 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».