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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».