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Enregistrement W2889235205 · doi:10.1139/apnm-2018-0197

The type of training program affects appetite-regulating hormones and body weight in overweight sedentary men

2018· article· en· W2889235205 sur OpenAlexvenueno aff
Ebrahim Shakiba, Dariush Sheikholeslami‐Vatani, Naser Rostamzadeh, Hossein Karim

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueRegulation of Appetite and Obesity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverweightAppetiteHormoneBody weightEndocrinologyObesityInternal medicineMedicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

) and glucagon-like peptide-1 (GLP-1), as well as weight and body mass index (BMI) changes. Forty-four overweight men were randomly assigned into 4 groups of 11 individuals, which included (i) endurance group (3 sets of 10 min with 80%-90% of maximum heart rate), (ii) resistance group (4 sets of 8 repetitions with 80% of 1-repetition maximum), (iii) concurrent group (combination of programs of endurance and resistance groups in an alternate manner), and (iv) control group. Training protocols were conducted for 12 weeks for 3 sessions per week. Results showed that all 3 types of training programs resulted in weight loss (p = 0.000, p = 0.000, and p = 0.036 for resistance, concurrent, and endurance groups, respectively), BMI reduction (p = 0.000, p = 0.000, and p = 0.034), decreased serum acylated ghrelin (p = 0.000, p = 0.000, and p = 0.004), and increased PYY hormone levels (p = 0.028, p = 0.035, and p = 0.036). However, the effect of resistance training on these changes was more pronounced. Moreover, none of the exercise programs had any effect on serum levels of GLP-1. In addition, there was a significant positive correlation between weight (p = 0.003) and BMI (p = 0.009) changes with ghrelin while a negative correlation was observed between weight (p = 0.003) and BMI (p = 0.03) changes with PYY. The findings suggest that regular exercise training, in particular resistance training, is likely to reduce body weight and improve body composition of overweight inactive people by suppressing orexigenic hormones and stimulating the anorexigenic hormones.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations23
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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