Impact of resistance training program configuration on the circulating brain-derived neurotrophic factor response
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the acute and resting changes of brain-derived neurotrophic factor (BDNF) and inteleukin-6 (IL-6) and if changes in these biomarkers were correlated during resistance training (RT). Fifteen men with ≥2 years of RT experience (age: 23 ± 3 years, body mass: 84.4 ± 12.3 kg) participated. Subjects performed RT 3×/week for 6 weeks in either a high-repetition (HR; n = 8) or low-repetition (LR; n = 7) group. Protocols during week 1 were HR – Monday: 4 (sets) × 12 (repetitions) at 60% of 1-repetition maximum, Wednesday: 4 × 10 at 65%, Friday: 5 × 8 at 70%; LR – Monday: 8 × 6 at 75%, Wednesday 9 × 4 at 80%, Friday: 10 × 2 at 85%. Total volume was equated for the 6 weeks but not for individual sessions. Greater volume and intensity were performed in LR versus HR (p < 0.01) on Mondays. Plasma was collected immediately before and after exercise of the Monday session. There were no significant interactions or main effects for BDNF (p > 0.05). There was a moderate between-group effect size (0.57) in favor of LR in week 6, suggesting a potentially greater acute increase in BDNF in LR versus HR. For IL-6, a statistically significant main effect was observed for training (p < 0.0001), showing an acute increase in IL-6 in both weeks (p < 0.01); however, no other 3-way or 2-way interactions existed (p > 0.05). A minimum volume threshold of RT may be needed to induce acute elevations in BDNF. Novelty A minimum RT volume threshold may be needed to elicit BDNF. A close proximity to failure may be needed to elicit BDNF. BDNF and IL-6 did not correlate.
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 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) | 0,002 | 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 ».