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Enregistrement W2805261159 · doi:10.1249/01.mss.0000538711.13982.da

The Influence of Environmental Temperature on Metabolic Flexibility in Young Healthy Adults During Exercise

2018· article· en· W2805261159 sur OpenAlexaff
Alexus McCue, Dominique D. Gagnon

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRespiratory exchange ratioIncremental exerciseFlexibility (engineering)VO2 maxTreadmillIngestionLipid oxidationMetabolic costInternal medicineExercise physiologyMedicineRespirationAnimal scienceChemistryEndocrinologyCardiologyPhysical therapyHeart ratePhysical medicine and rehabilitationBiologyBiochemistryMathematicsAnatomyBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metabolic flexibility is the ability of an organism to match fuel oxidation to its availability. It tends to be compromised in individuals suffering from metabolic diseases, lipo- and glucotoxicity, and mitochondrial dysfunctions. Recent incremental maximal oxygen consumption exercise studies performed in cold environments have demonstrated an increase in lipid oxidation over a wide range of exercise intensities. Whether metabolic flexibility is compromised or altered by a drive in lipid utilization during exercise in the cold remains unclear. PURPOSE: The aim of the present study was to investigate whether metabolic flexibility is altered during incremental maximal exercise to volitional fatigue in a cold environment. METHODS: Ten healthy participants (22 ± 1 yrs, 68.1 ± 7.8 kg, 169.7 ± 4.9 cm, 21.1 ± 9.7 %BF) dressed in shorts and a t-shirt, performed four maximal incremental treadmill tests to volitional fatigue, in a fasted state. Tests were performed in a cold (0.89°C ± 1.8) (CO) or a thermoneutral (TN) environment (22.0°C ± 0.9), with and without a pre-exercise ingestion of a 75-g glucose solution. Paired t-tests were performed to compare the effects of temperature using the difference between glucose and non-glucose conditions. Differences in averaged respiratory exchange ratio ([INCREMENT]RER) during the entire exercise period, maximal fat oxidation ([INCREMENT]MFO), and where MFO occurred along the exercise intensity spectrum ([INCREMENT]Fatmax) were analysed via whole-body indirect calorimetry. RESULTS: No statistical differences in fat utilization during CO exercise when compared to TN as indicated by [INCREMENT]RER (0.05 ± 0.02 vs. 0.05 ± 0.02; p = 0.584), [INCREMENT]MFO (0.21 ± 0.18 vs. 0.16 ± 0.13 g•min-1; p = 0.133) and [INCREMENT]Fatmax (13.3 ± 19.0 vs. 0.6 ± 21.3 %V[Combining Dot Above]O2peak ; p = 0.266) in CO and TN, respectively. CONCLUSION: A cold environment increases lipid contribution as metabolic fuel during exercise, and may be considered in training and health-intervention strategies. In the present study, an acute glucose ingestion causing a shift in carbohydrate utilization, was similar in both the cold and thermoneutral environment, indicating that exercising in a cold environment does not compromise metabolic flexibility. Future exercise studies should investigate the metabolic influences of high-fat diets and acute lipid overload in cold and warm environments.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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