Separate Effects of Exercise Amount and Intensity on Adipose Tissue and Skeletal Muscle Mass in Adults with Abdominal Obesity
Notice bibliographique
Résumé
Objective To determine the effects of exercise amount (kilocalories per session) and intensity (percent of maximal oxygen consumption [% VO2peak]) on adipose tissue (AT) and skeletal muscle (SM) in adults with abdominal obesity. Methods Participants (n = 103; 52.7 ± 7.6 years) were randomized to the following groups: control; low‐amount, low‐intensity exercise (180 kcal/session [women] and 300 kcal/session [men] at 50% VO2peak); high‐amount, low‐intensity exercise (HALI; 360 kcal/session [women] and 600 kcal/session [men] at 50% VO2peak); or high‐amount, high‐intensity exercise (HAHI; 360 kcal/session [women] and 600 kcal/session [men] at 75% VO2peak) for 24 weeks. Activities of daily living were measured by accelerometry. Magnetic resonance imaging was used to measure tissue mass. Results Reduction in all AT depots was greater in the exercise groups compared with control (P < 0.002); however, there were no differences between exercise groups (P > 0.05). Visceral and abdominal subcutaneous AT reduction was uniform across the abdomen. Total SM mass did not change with exercise compared with control (P = 0.32). However, while lower‐body SM mass was maintained (P = 0.32), upper‐body SM mass in the high‐amount, high‐intensity and the high‐amount, low‐intensity groups was reduced compared with controls (P < 0.008). Conclusions In adults with abdominal obesity, substantial reductions in total, abdominal subcutaneous, and visceral AT with a preservation of total SM mass were observed independent of exercise amount or intensity.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».