Effect of High Intensity Interval Training Compared to Continuous Training on Cognitive Performance in Young Healthy Adults: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
To improve cognitive function, moving the body is strongly recommended; however, evidence regarding the proper training modality is still lacking. The purpose of this study was therefore to assess the effects of high intensity interval training (HIIT) compared to moderate intensity continuous exercise (MICE), representing the same total training load, on improving cognitive function in healthy adults. It was hypothesized that after 6 weeks (3 days/week) of stationary bike training, HIIT would improve executive functions more than MICE. Twenty-five participants exercised three times a week for 6 weeks after randomization to the HIIT or MICE training groups. Target intensity was 60% of peak power output (PPO) in the MICE group and 100% PPO in the HIIT group. After training, PPO significantly increased in both the HIIT and MICE groups (9% and 15%, p < 0.01). HIIT was mainly associated with a greater improvement in overall reaction time in the executive components of the computerized Stroop task (980.43 ± 135.27 ms vs. 860.04 ± 75.63 ms, p < 0.01) and the trail making test (42.35 ± 14.86 s vs. 30.35 ± 4.13 s, p < 0.01). T exercise protocol was clearly an important factor in improving executive functions in young adults.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».