Precision exercise medicine: understanding exercise response variability
Notice bibliographique
Résumé
There is evidence from human twin and family studies as well as mouse and rat selection experiments that there are considerable interindividual differences in the response of cardiorespiratory fitness (CRF) and other cardiometabolic traits to a given exercise programme dose. We developed this consensus statement on exercise response variability following a symposium dedicated to this topic. There is strong evidence from both animal and human studies that exercise training doses lead to variable responses. A genetic component contributes to exercise training response variability.In this consensus statement, we (1) briefly review the literature on exercise response variability and the various sources of variations in CRF response to an exercise programme, (2) introduce the key research designs and corresponding statistical models with an emphasis on randomised controlled designs with or without multiple pretests and post-tests, crossover designs and repeated measures designs, (3) discuss advantages and disadvantages of multiple methods of categorising exercise response levels-a topic that is of particular interest for personalised exercise medicine and (4) outline approaches that may identify determinants and modifiers of CRF exercise response. We also summarise gaps in knowledge and recommend future research to better understand exercise response variability.
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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 | 0,094 | 0,187 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».