HIGH-INTENSITY INTERVAL TRAINING AND MODERATE-INTENSITY CONTINUOUS TRAINING EFFECTS IN OBESE OLDER ADULTS
Notice bibliographique
Résumé
Background: Aging is associated with obesity, which is related to functional capacity decline. Even if resistance or aerobic trainings (moderate-intensity continuous trainings: MICT) counteract these phenomena, the majority of older adults are sedentary and one of the main reported barriers is lack of time. However, high-intensity interval training (HIIT) with half of time seems to induce health benefits. Objective: To verify if HIIT leads to higher improvements on functional capacity and body composition than MICT in obese older adults. Methods: Seventy-two sedentary obese (fat mass[FM]: Men>27%, Women>35%) older adults (>60yrs) were randomized in two groups: 1)HIIT (n=36; women(18)/men(18)) or 2)MICT (n=36; women(17)/men(19)). Participants followed a 12-week intervention (3times/week): elliptical HIIT program (30min/session; cycle:30sec>85%-Borg scale>17 and 90sec~65%-Borg scale:13–16) of maximal heart-rate; or a treadmill MICT (60min/session; ~65–75%-Borg scale:13–16) of maximal heart-rate. Body composition (FM and lean mass); fast (Timed Up-and-Go[TUG]) and self-paced (4-meter walk test[4-mWT]) walking speed, aerobic capacity (6-min walk test[6MWT]) and sit-to-stand test were measured. Results: At baseline, groups were similar regarding age, BMI, body composition, functional capacity, lifestyle habits and adherence (HIIT=93.9 ± 6.6% vs. MICT=94.5 ± 9.2%). A within-group effect for functional tests (p<.001); gynoïd FM loss (DXA;p=.008) and subcutaneous FM loss (pQCT;p=.001) was observed. Post-intervention, HIIT resulted in greater improvements in functional capacities (sit-to-stand, p=.008; 4-mWT,p=.05; TUG,p<.001; 6MWT,p<.001) than MICT group. Conclusion: Although of a shorter duration, our results indicate that HIIT in obese older adults is more efficient to improve functional capacities than MCIT. Our results also indicate that HIIT is as effective as MICT for FM loss.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».