Effects of high-intensity interval training frequency on perceptual responses and future physical activity participation
Notice bibliographique
Résumé
The effectiveness of high-intensity interval training (HIIT) in inducing positive physiological adaptations is well documented. However, its impact on perceptual responses and on future physical activity (PA) engagement is less evaluated. The present study aimed to examine the effects of HIIT frequency on perceptual responses, health-related quality of life (HRQOL), and its influence in future PA participation. Thirty-five inactive adults were randomly assigned to a control (CON) and to 2 training groups that performed HIIT (10 × 60 s cycling, ∼83% peak power output) for 2 (HIIT-2) or 3 (HIIT-3) times per week for 8 weeks. Following the HIIT intervention, exercise enjoyment, HRQOL, and the intention to implement HIIT in the future were evaluated. Eight weeks after cessation of training, follow-up evaluations of HRQOL and PA were performed. Following the intervention, both training frequencies induced high levels of enjoyment (HIIT-2: 6.0 ± 1.1, HIIT-3: 6.0 ± 1.1, scale 1–7), improved HRQOL (HIIT-2: p = 0.040; HIIT-3: p = 0.024), and reported intention to implement HIIT in the future (HIIT-3: 100%, HIIT-2: 93% of participants). At follow-up, HIIT-3 participants reported higher completion of HIIT compared with HIIT-2 and CON (p < 0.05). Both training groups sustained improved HRQOL and increased vigorous and total PA (p < 0.05). This study showed that performing HIIT either 2 or 3 times per week is an enjoyable exercise modality that promotes a sustainable increase in habitual PA levels and improves HRQOL. Moreover, the higher training frequency resulted in greater HIIT completion in the 8-week period following the cessation of training.
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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) | 0,001 | 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 ».