<p>Exercise Training and Fasting: Current Insights</p>
Notice bibliographique
Résumé
Fasting is defined as the abstinence from consuming food and/or beverages for different periods of time. Both traditional and modern healthcare systems recommend fasting as a therapeutic intervention for the management of several chronic, non-infectious diseases. Exercising during a fasting state increases lipolysis in adipose tissue while also stimulating peripheral fat oxidation, resulting in increased fat utilization and weight loss. A key focus of this review is to assess whether endurance training performed while fasting induces specific training adaptations, where increased fat oxidation improves long-term endurance levels. Fasting decreases body weight, lean body and fat content in both trained and untrained individuals. Several studies indicate a broader impact of fasting on metabolism, with effects on protein and glucose metabolism in sedentary and untrained subjects. However, there are conflicting data regarding the effects of fasting on glucose metabolism in highly trained athletes. The effects of fasting on physical performance indicators also remain unclear, with some reporting a decreased performance, while others found no significant effects. Differences in experimental design, severity of calorie restriction, duration, and participant characteristics could, at least in part, explain such discordant findings. Our review of the literature suggests that there is little evidence to support the notion of endurance training and fasting-mediated increases in fat oxidation, and we recommend that endurance athletes should avoid high intensity training while fasting.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».