Acute intraocular pressure responses to high-intensity interval-training protocols in men and women
Notice bibliographique
Résumé
We aimed (1) to test the acute impact of two high-intensity interval-training (HIIT) protocols differing in the level of effort on intraocular pressure (IOP) responses, and (2) to elucidate whether the IOP responses differ between men and women. Twenty-four physically active collegiate (12 men and 12 women) performed three protocols: low-fatigue HIIT (eight 30-m sprints with 60-s of rest), high-fatigue HIIT (eight 30-m sprints with 30-s of rest), and control (walking). IOP was taken at baseline, after sprints and recovery by rebound tonometry. Our data revealed an acute IOP reduction during both HIIT protocols compared to the control condition (effect size [ES]:0.81-1.65). The differences between both HIIT protocols were generally negligible (ES<0.30), however, the reduction of IOP was moderately higher for the low-fatigue HIIT protocol after the 7th (ES: 0.67) and 8th (ES: 0.74) sprints. Women showed a more prominent lowering effect on IOP during the control condition (ES: 0.42-1.02), and during the two first sprints of both HIIT protocols (ES: 0.54-1.03). These findings highlight that a time-efficient HIIT protocol may acutely reduce IOP levels, while low-fatigue HIIT protocol could be recommended since it induced a higher reduction on IOP than the high-fatigue HIIT protocol.
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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 | 0,002 |
| 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 ».