HIITing the brain with exercise: mechanisms, consequences and practical recommendations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The increasing number of older adults has seen a corresponding growth in those affected by neurovascular diseases, including stroke and dementia. Since cures are currently unavailable, major efforts in improving brain health need to focus on prevention, with emphasis on modifiable risk factors such as promoting physical activity. Moderate-intensity continuous training (MICT) paradigms have been shown to confer vascular benefits translating into improved musculoskeletal, cardiopulmonary and cerebrovascular function. However, the time commitment associated with MICT is a potential barrier to participation, and high-intensity interval training (HIIT) has since emerged as a more time-efficient mode of exercise that can promote similar if not indeed superior improvements in cardiorespiratory fitness for a given training volume and further promote vascular adaptation. However, randomised controlled trials (RCTs) investigating the impact of HIIT on the brain are surprisingly limited. The present review outlines how the HIIT paradigm has evolved from a historical perspective and describes the established physiological changes including its mechanistic bases. Given the dearth of RCTs, the vascular benefits of MICT are discussed with a focus on the translational neuroprotective benefits including their mechanistic bases that could be further potentiated through HIIT. Safety implications are highlighted and components of an optimal HIIT intervention are discussed including practical recommendations. Finally, statistical effect sizes have been calculated to allow prospective research to be appropriately powered and optimise the potential for detecting treatment effects. Future RCTs that focus on the potential clinical benefits of HIIT are encouraged given the prevalence of cognitive decline in an ever-ageing population.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle