Effects of high-velocity circuit resistance and treadmill training on cardiometabolic risk, blood markers, and quality of life in older adults
Notice bibliographique
Résumé
The presence of cardiometabolic syndrome (CMS) confers an increased risk for cardiovascular disease (CVD) and mortality and is associated with reduced health-related quality of life (HRQoL). Although the effects of exercise on biomarkers, HRQoL, and future risk have been studied, no study has measured the effects on all three components. The present study compared the effects of steady-state, moderate-intensity treadmill training (TM) and high-velocity circuit resistance training (HVCRT) on biological markers, HRQoL, and overall CVD risk in adults with CMS and CVD risk factors. Thirty participants (22 females, 8 males) were randomly assigned to 1 of 3 groups: HVCRT, TM, or control. Participants in the exercise groups attended training 3 days/week for a total of 12 weeks. Of the 30 participants who began the study, 24 (19 females, 5 males) were included in the final analysis. Primary outcome measures included CMS criteria, hemodynamic measures, Framingham Risk Score (FRS), and HRQoL. All variables were measured pre- and post-intervention. CMS z score significantly decreased for HVCRT (p = 0.03), while there were no significant changes for TM or control. FRS significantly decreased for HVCRT compared with TM (p = 0.03) and control (p = 0.03). Significant decreases in systolic (p < 0.01) and diastolic blood pressures (p < 0.01) for HVCRT accompanied significant increases from baseline in stroke volume (p = 0.03) and end-diastolic volume (p < 0.01). Systemic vascular resistance significantly decreased (p = 0.05) for HVCRT compared with control. Emotional well-being significantly improved following HVCRT and TM compared with control (p = 0.04; p = 0.03). HVCRT represents a novel training modality that improved factors in each of the 3 components assessed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».