Overnight fasting compromises exercise intensity and volume during sprint interval training but improves high-intensity aerobic endurance
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The combined effects of sprint interval training (SIT) and exercising in the fasted state are unknown. We compared the effects of SIT with exogenous carbohydrate supplementation (SIT-CHO) and SIT following overnight fast (SIT-Fast) on aerobic capacity (peak oxygen consumption: V̇O2peak) and high-intensity aerobic endurance (time-to-exhaustion at 85% V̇O2peak [T85%]). METHODS: Twenty male cyclists were randomized to SIT-CHO and SIT-Fast. Both groups performed 30-second all-out cycling followed by 4-minute active recovery 3 times per week for 4 weeks, with the number of sprint bouts progressing from 4 to 7. Peak power output (PPO) and total mechanical work were measured for each sprint interval bout. The SIT-CHO group performed exercise sessions following breakfast and consumed carbohydrate drink during exercise, whereas the SIT-Fast group performed exercise sessions following overnight fast and consumed water during exercise. Before and after training, V̇O2peak and T85% were assessed. Blood glucose, non-esterified fatty acids, insulin and glucagon concentrations were measured during T85%. RESULTS: Overall PPO and mechanical work were lower in SIT-Fast than SIT-CHO (3664.9 vs. 3871.7 J/kg; P=0.021 and 10.6 vs. 9.9 W/kg; P=0.010, respectively). Post-training V̇O2peak did not differ between groups. Baseline-adjusted post-training T85% was longer in SIT-Fast compared to SIT-CHO (19.7±3.0 vs. 16.6±3.0 minutes, ANCOVA P=0.038) despite no changes in circulating energy substrates or hormones. CONCLUSIONS: Our results suggest that SIT-Fast compromises exercise intensity and volume but still can have a greater impact on the ability to sustain high-intensity aerobic endurance exercise compared to SIT-CHO.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».