Rate of Response in Insulin and Glucose Measures to Different Exercise Amounts and Intensities
Notice bibliographique
Résumé
Variability in glucose and insulin response to exercise is a largely neglected phenomenon. Here we analyze this variability by measuring the rate of response, defined as the number of individuals with an improvement in glucose and insulin values beyond the day-to-day variability of measurement. PURPOSE: To determine the separate effects of exercise amount and intensity on the rate of response for glucose and insulin variables. METHODS: Participants were 171 sedentary, middle-aged abdominally obese adults who completed at least 90% of 5 weekly exercise sessions prescribed over 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 level, insulin area under the curve (AUC), and fasting insulin were measured at 16 and 24 weeks in response to a 2-hour, 75g oral glucose tolerance test. Biological 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 rate of response for 2-hour glucose was 2.0%, 13.2%, 5.8%, 13.3% in the control, LALI, HALI, and HAHI groups, respectively. The rate of response for insulin AUC was 12.0%, 21.6%, 25.0%, 20.0% in the control, LALI, HALI, and HAHI groups, respectively. The rate of response for fasting insulin was 11.8%, 15.8%, 15.4%, 6.7% 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 2-hour glucose, insulin AUC, and fasting insulin (p>0.05). Exposure to exercise did not affect the rate of response for 2-hour glucose or fasting insulin between 16 and 24 weeks (p>0.05). Exposure data was not available for insulin AUC. CONCLUSION: There was substantial variability of response for all measures of insulin and glucose that was not reduced by increasing exercise amount or intensity, where a maximum of 25% of participants improved in these measures beyond the day-to-day variability. This observation underscores the importance of accounting for the variability of measurement when interpreting treatment efficacy for a given individual.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| 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) | 0,001 | 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 ».