HIITing the brain with exercise: mechanisms, consequences and practical recommendations
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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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 | 0,009 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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 ».