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Enregistrement W2952076464 · doi:10.3389/fphys.2019.00730

Influence of Hyperoxic-Supplemented High-Intensity Interval Training on Hemotological and Muscle Mitochondrial Adaptations in Trained Cyclists

2019· article· en· W2952076464 sur OpenAlexaff
Daniele A. Cardinale, Filip J. Larsen, Johan Lännerström, Tom Manselin, Olof Södergård, Sara Mijwel, Peter Lindholm, Björn Ekblom, Robert Boushel

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Physiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCyclingHigh-intensity interval trainingInterval trainingEndurance trainingHyperoxiaMedicineLactate thresholdVO2 maxAnimal sciencePhysical therapyExercise physiologyCardiologyInternal medicineHeart rateBiologyBlood lactateBlood pressureLung

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Hyperoxia (HYPER) increases the O2 carrying capacity resulting in a higher O2 delivery to the working muscles during exercise. Several lines of evidence indicate that lactate metabolism, power output and endurance are improved by HYPER compared to normoxia (NORM). Since HYPER enables a higher exercise power output compared to NORM and considering the O2 delivery limitation at exercise intensities near to maximum, we hypothesized that hyperoxic-supplemented high-intensity interval training (HIIT) would upregulate muscle mitochondrial respiratory function and enhance endurance performance compared to training in normoxia. Methods: 23 trained cyclists, age 35.3±6.4 years, body mass 75.2±9.6 kg, height 179.8± 7.9 m, and VO2max 4.5±0.7 L·min-1 performed 6 wks polarized and periodized endurance training on a cycle ergometer consisting of supervised HIIT sessions 3 days/wk and additional low-intensity training 2 days/wk. Participants were randomly assigned to either HYPER (FIO2 0.30) or NORM (FIO2 0.21) breathing condition during HIIT. Mitochondrial respiration in permeabilized fibers and isolated mitochondria together with maximal and submaximal VO2, hematological parameters and endurance cycle performance were tested pre and post training intervention. Results: Hyperoxic training led to a small, non-significant change in performance compared to normoxic training (HYPER 6.0±3.7%, NORM 2.4±5.0%; p value = 0.073, ES= 0.32). This small, beneficial effect on performance was not explained by the change in VO2max (HYPER 1.1±3.8%, NORM 0.0±3.7%; p value = 0.55, ES= 0.08), blood volume and haemoglobin mass, mitochondrial oxidative phosphorylation capacity (permeabilized fibers: HYPER 27.3±46.0%, NORM 16.5±49.1%; p value = 0.37, ES= -3.24 and in isolated mitochondria: HYPER 26.1±80.1%, NORM 15.9±73.3%; p = 0.66, ES= -0.51), or markers of mitochondrial content which were similar between groups post intervention. Conclusions: This study showed that 6 wks hyperoxic-supplemented HIIT led to marginal gain in cycle performance in already trained cyclists but was not superior to conventional training at sea level in improving VO2max, blood volume, haemoglobin mass, nor mitochondrial oxidative phosphorylation capacity. Therefore, despite the small effect on cycling performance that might be meaningful in elite sport, considering the cost/benefit, health and ethical issues of performing hyperoxic-supplemented HIIT, this strategy to maximize endurance performance in already trained cyclists is controvertible.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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