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Enregistrement W2971468665 · doi:10.5539/gjhs.v11n11p11

The Effect of High Intensity Interval Training Versus Steady State Aerobic Training on Skin Microvascular Reactivity in Moderately Active Young Adults: A Pilot Study

2019· article· en· W2971468665 sur OpenAlexvenueno aff
Yoshlin Naicker, Takshita Sookan

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterval trainingMedicineHigh-intensity interval trainingReactive hyperemiaAerobic exerciseLactate thresholdInternal medicineAnaerobic exerciseVO2 maxCardiologyPhysical therapyForearmHeart rateBlood pressureBlood lactateSurgeryVasodilation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A sedentary lifestyle is associated with endothelial dysfunction, leading to vascular pathology and impaired microvascular reactivity (MVR). Enhanced endothelial functioning has been seen in aerobically trained individuals. The purpose of this study was to determine if there was a differential training response of skin MVR in response to high intensity aerobic interval training (HIAIT) as compared to steady state aerobic training (SSAT). The study involved 16 moderately active male students (age: 20.93 ± 5.05 yrs). They were randomly assigned to one of three groups; HIAIT, SSAT, and control group (CG). Baseline testing was performed to determine the VO2max, lactate threshold, blood pressure, body composition and a post-occlusive reactive hyperemia response (PORH) test was used to assess microvascular reactivity on the right palmer forearm using a moorVMS-Laser Doppler Flowmetry (LDF) These parameters were reassessed after three weeks (mid-point) and six-weeks (post intervention) weeks. Statistical significance was set at p≤0.05. There were no significant interactions between the variables measured in the three groups over time. There was a positive linear relationship in the SSAT group for PORHmax/time to peak (Tp) at baseline (r = 0.998, p = 0.039), midpoint (r = 0.992, p = 0.083), and the post intervention (r = 0.987, p = 0.103). Training in the SSAT group had improved PORHpeak at midpoint and post intervention time points (r = 0.999, p = 0.22; r = 1, p = 0.006; r = 1, p = 0.011). Training in either the HIAIT or the SSAT group had no significant effect on skin MVR in moderately active young adults. SSAT did display a positive linear relationship with PORHmax/Tp, and PORHpeak, which are variables influencing skin MVR.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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