The effects of a pre-exercise meal on postexercise metabolism following a session of sprint interval training
Notice bibliographique
Résumé
Sprint interval training (SIT) has demonstrated reductions in fat mass through potential alterations in postexercise metabolism. This study examined whether exercising in the fasted or fed state affects postexercise metabolism following acute SIT. Ten active males performed a bout of modified SIT (8 × 15-s sprints; 120 s recovery) in both a fasted (FAST) and fed (FED) state. Gas exchange was collected through 3 h postexercise, appetite perceptions were measured using a visual analog scale, and energy intake was recorded using dietary food logs. There was no difference in energy expenditure between conditions at any time point (p > 0.329) or in total session energy expenditure (FED: 514.8 ± 54.9 kcal, FAST: 504.0 ± 74.3 kcal; p = 0.982). Fat oxidation at 3 h after exercise was higher in FED (0.110 ± 0.04 g·min−1) versus FAST (0.069 ± 0.02 g·min−1; p = 0.013) though not different between conditions across time (p > 0.340) or in total postexercise fat oxidation (FED: 0.125 ± 0.04 g·min−1, FAST: 0.105 ± 0.02 g·min−1; p = 0.154). Appetite perceptions were lower in FED (–4815.0 ± 4098.7 mm) versus FAST (–707.5 ± 2010.4 mm, p = 0.022); however, energy intake did not differ between conditions (p = 0.429). These results demonstrate the fasted or fed state does not augment postexercise metabolism following acute SIT in a way that would favour fat loss following training. Novelty Energy expenditure was similar between conditions, while fat oxidation was significantly greater in FED at 3 h after exercise. Appetite perceptions were significantly lower in FED; however, energy intake was not different between conditions. Current findings suggest that performing SIT in the fed or fasted state would not affect fat loss following training.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».