Time-efficient physical training for enhancing cardiovascular function in midlife and older adults: promise and current research gaps
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular diseases (CVD) remain the leading cause of death in developed societies, and "midlife" (50-64 yr) and older (65+) men and women bear the great majority of the burden of CVD. Much of the increased risk of CVD in this population is attributable to CV dysfunction, including adverse changes in the structure and function of the heart, increased systolic blood pressure, and arterial dysfunction. The latter is characterized by increased arterial stiffness and vascular endothelial dysfunction. Conventional aerobic exercise training, as generally recommended in public health guidelines, is an effective strategy to preserve or improve CV function with aging. However, <40% of midlife and older adults meet aerobic exercise guidelines, due in part to time availability-related barriers. As such, there is a need to develop evidence-based time-efficient exercise interventions that promote adherence and optimize CV function in these groups. Two promising interventions that may meet these criteria are interval training and inspiratory muscle strength training (IMST). Limited research suggests these modes of training may improve CV function with time commitments of ≤60 min/wk. This review will summarize the current evidence for interval training and IMST to improve CV function in midlife/older adults and identify key research gaps and future directions.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».