Changes in HDL-c concentrations after 16 weeks of combined training in postmenopausal women: characteristics of positive and negative responders
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to investigate the individual characteristics of body composition and metabolic profile that could explain interindividual variation in high-density lipoprotein cholesterol (HDL-c) concentrations in response to 16 weeks of combined strength plus aerobic (combined) training in postmenopausal women. The participants were divided into tertiles based on percentage of changes in HDL-c concentrations after combined training. Only women in the upper tertile (positive responders: Δ > 10.4%; n = 19) and lower tertile (negative responders: Δ < -1.4%; n = 19) were considered for analyses. The total body fat (BF), trunk fat (TF), android fat (AF), gynoid fat, and lean body mass were estimated by dual-energy X-ray absorptiometry. The metabolic profile - glucose, triacylglycerol, total cholesterol, HDL-c, low-density lipoprotein cholesterol, and very-low-density lipoprotein (VLDL) - were assessed. After 16 weeks, both positive and negative responders presented similar improvement in body composition, such as a decrease in percentage and kilograms of BF, TF, and AF, and increase in lean body mass (p value for time < 0.05). As expected, there was an effect of time and also a significant interaction (time vs. group) (p value < 0.001) in the improvement of HDL-c, with higher values for positive responders. Regarding metabolic profile, there were significant interactions (time vs. group) for triacylglycerol (p value = 0.032) and VLDL (p value = 0.027) concentrations, with lower values for positive responders. Our results suggests there is heterogeneity in combined training-induced HDL-c changes in postmenopausal women, and the positive responders were those who presented more pronounced decreases in triacylglycerol and VLDL concentrations.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».