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Enregistrement W3008846729 · doi:10.1139/apnm-2019-0750

Reducing training frequency from 3 or 4 sessions/week to 2 sessions/week does not attenuate improvements in maximal aerobic capacity with reduced-exertion high-intensity interval training (REHIT)

2020· article· en· W3008846729 sur OpenAlexvenueno aff
Gavin Thomas, Preeyaphorn Songsorn, Aimee Gorman, Ben Brackenridge, Tom Cullen, Ben Fitzpatrick, Richard S. Metcalfe, Niels Vollaard

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerobic capacityInterval trainingAerobic exerciseMedicinePerceived exertionPhysical therapyHigh-intensity interval trainingVO2 maxIntensity (physics)ExertionTime trialHeart ratePhysical medicine and rehabilitationInternal medicineBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the present randomised-controlled trial we investigated the effect of reduced-exertion high-intensity interval training (REHIT) training frequency (2, 3, or 4 sessions/week for 6 weeks) on maximal aerobic capacity in 42 inactive individuals (13 women; mean ± SD age: 25 ± 5 years, maximal aerobic capacity: 35 ± 5 mL·kg −1 ·min −1 ). Changes in maximal aerobic capacity were not significantly different between the 3 groups (2 sessions/week: +10.2%; 3 sessions/week: +8.1%; 4 sessions per week: +7.3%). In conclusion, a training frequency of 2 sessions/week is sufficient for REHIT to improve maximal aerobic capacity. Novelty We demonstrate that reducing REHIT training frequency from 3 or 4 to 2 sessions/week does not attenuate improvements in the key health marker of maximal aerobic capacity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,539
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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