Substitution of parts of aerobic training by resistance training lowers fasting hyperglycemia in individuals with metabolic syndrome
Notice bibliographique
Résumé
We sought to determine the effects of substituting parts of aerobic training (AT) by resistance training (RT) on metabolic syndrome (MetS) factors. MetS patients (aged 56 ± 7 years; body mass index 33 ± 5 kg·m −2 and 3.9 ± 0.8 MetS factors) were randomized to undergo 1 of the following isocaloric, 16-week long exercise programs: (i) cycling 4 bouts of 4-min at 90% of maximal heart rate (HR max ) followed by 3 sets of 12 repetitions of 3 lower limb free-weight exercises (high-intensity interval training (HIIT)+RT group; n = 33), (ii) cycling 5 bouts of 4 min at 90% of HR max (HIIT+HIIT group; n = 33), or (iii) no exercise control group (n = 21). We measured the evolution of all 5 MetS components (z score), cardiorespiratory fitness (maximal oxygen uptake), leg strength and power (leg press 1-repetition maximum (1RM) and countermovement jump (CMJ)), fasting blood glucose (FG), fasting insulin, and insulin resistance (homeostasis model assessment 2). Both training groups improved maximal oxygen uptake similarly (170 ± 310 and 190 ± 210 mL O 2 ·min −1 ; P < 0.001) and z score (−0.12 ± 0.29 and −0.12 ± 0.31 for HIIT+RT and HIIT+HIIT, respectively; P < 0.02). However, only HIIT+RT improved CMJ (P = 0.002) and leg press 1RM above the HIIT+HIIT group (21% vs 6%; P < 0.001). Furthermore, FG only decreased in the HIIT+RT group (5%; P = 0.026, time × group). Our findings suggest that substitution of part of HIIT by leg RT improves glucose control in MetS individuals. Novelty Most studies addressing the efficacy of endurance versus resistance training are not matched by energy expenditure. We found that substituting 20% of AT with RT reduces hyperglycemia in MetS individuals. Training recommendations to regain glycemic control in MetS individuals should include resistance training.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».