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Enregistrement W2933240151 · doi:10.1249/mss.0000000000001992

Impact of Eccentric or Concentric Training on Body Composition and Energy Expenditure

2019· article· en· W2933240151 sur OpenAlexaff
Julianne Touron, Hélène Perrault, Valérie Julian, Laura Maisonnave, Philippe Deat, Juliette Auclair-Ronzaud, Jérôme Salles, Stéphane Walrand, Julien Hermet, Jean‐Paul Rigaudière, Patrice Lebecque, Corinne Malpuech‐Brugère, Christophe Montaurier, Véronique Coxam, Frédéric Costes, Ruddy Richard

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBasal metabolic rateLean body massConcentricEccentricAnimal scienceBone mineralEnergy expenditureInternal medicineFat massChemistryVO2 maxEndocrinologyBody weightMedicineBiologyMathematicsHeart rateGeometryOsteoporosisPhysicsBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To compare the effects of 8-wk eccentric (ECC) versus concentric (CON) training using downhill and uphill running in rats on whole body composition, bone mineral density (BMD), and energy expenditure. METHODS: Animals were randomly assigned to one of the following groups: 1) control (CTRL), 2) +15% uphill-running slope (CON), 3) -15% downhill-running slope (ECC15), and 4) -30% downhill-running slope (ECC30). Those programs enabled to achieve conditions of isopower output for CON and ECC15 and of iso-oxygen uptake (V˙O2) for CON and ECC30. Trained rats ran 45 min at 15 m·min five times per week. Total body mass, fat body mass, and lean body mass (LBM) measured through EchoMRI™, and 24-h energy expenditure including basal metabolic rate (BMR) assessed using PhenoMaster/LabMaster™ cage system were obtained before and after training. At sacrifice, the right femur was collected for bone parameters analysis. RESULTS: Although total body mass increased in all groups over the 8-wk period, almost no change occurred for fat body mass in exercised groups (CON, -4.8 ± 6.18 g; ECC15, 0.6 ± 3.32 g; ECC30, 2.6 ± 6.01 g). The gain in LBM was mainly seen for ECC15 (88.9 ± 6.85 g) and ECC30 (101.6 ± 11.07 g). ECC was also seen to positively affect BMD. An increase in BMR from baseline was seen in exercise groups (CON, 13.9 ± 4.13 kJ·d; ECC15, 11.6 ± 5.10 kJ·d; ECC30, 18.3 ± 4.33 kJ·d) but not in CTRL one. This difference disappeared when BMR was normalized for LBM. CONCLUSIONS: Results indicate that for iso-V˙O2 training, the impact on LBM and BMD is enhanced with ECC as compared with CON, and that for isopower but lower V˙O2 ECC, an important stimulus for adaptation is still observed. This provides further insights for the use of ECC in populations with cardiorespiratory exercise limitations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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